Puanlama Modeli

Eğitilen bir sınıflandırma veya regresyon modeli için tahminleri puan puanları

Kategori: Machine Learning/puan

Not

Için geçerlidir: Machine Learning Studio (klasik)

Bu içerik yalnızca Studio (klasik) ile ilgili. Benzer sürükle ve bırak modülleri bir tasarımcıya Azure Machine Learning eklendi. İki sürümü karşılaştıran bu makalede daha fazla bilgi bulabilirsiniz.

Modüle genel bakış

Bu makalede, eğitilen bir sınıflandırma veya regresyon modeli kullanarak tahmin oluşturmak için Azure Machine Learning Studio (klasik) içinde puan modeli modülünün nasıl kullanılacağı açıklanır.

Puan modelini kullanma

  1. Deneyim modeli modülünü Studio 'daki denemenize (klasik) ekleyin.

  2. Eğitilen bir model ve yeni giriş verileri içeren bir veri kümesi ekleyin.

    Verilerin, kullanmakta olduğunuz eğitilen model türüyle uyumlu bir biçimde olması gerekir. Giriş veri kümesinin şeması da genellikle modeli eğitmek için kullanılan verilerin şemasıyla aynı olmalıdır.

  3. Denemeyi çalıştırın.

Sonuçlar

Puan modelikullanarak bir puan kümesi oluşturduktan sonra:

  • Modelin doğruluğunu (performans) değerlendirmek için kullanılan bir dizi ölçüm oluşturmak için. modeli değerlendirmekiçin puanlanmış veri kümesini bağlayabilirsiniz,
  • Modüle sağ tıklayın ve sonuçların bir örneğini görmek için Görselleştir ' i seçin.
  • Sonuçları bir veri kümesine kaydedin.

Puan veya tahmin edilen değer, modele ve giriş verilerinize bağlı olarak birçok farklı biçimde olabilir:

  • Sınıflandırma modelleri için, puan modeli , sınıf için tahmin edilen değerin yanı sıra öngörülen değerin olasılığını verir.
  • Regresyon modelleri için, puan modeli yalnızca öngörülen sayısal değeri oluşturur.
  • Görüntü sınıflandırma modelleri için, puan görüntüdeki nesnenin sınıfı veya belirli bir özelliğin bulunup bulunmadığını gösteren bir Boole olabilir.

Puanları web hizmeti olarak yayımlama

Puanlamanın yaygın kullanımları, çıkışı tahmine dayalı bir web hizmetinin parçası olarak geri dönmektir. Daha fazla bilgi için Azure ML Studio'da (klasik) bir denemeyi temel alan bir web hizmeti oluşturma öğreticisini okuyun:

Örnekler

Modeli Puanla'nın deneysel bir iş akışında nasıl kullanıldıklarının örnekleri için bkz. Azure Yapay Zeka Galerisi:

Teknik notlar

Modeli Puanla tarafından desteklenen modeller

Aşağıdaki özel model türlerinden birini kullanıyorsanız, bu özel puanlama modüllerinden birini kullanabilirsiniz:

Kullanım ipuçları

Puanlamada yer alan veriler eksik değerler içeriyorsa çoğu durumda satırın tamamı için puan oluşturulmaz.

Aşağıdaki makine öğrenmesi modellerinde verilerde eksik değer yoktur. Aşağıdaki makine öğrenmesi modellerini kullanırken Modeli Puanla'ya geçirmeden önce verileri gözden geçirin ve Eksik Verileri Temizle'ye bakarak giriş sütunlarında eksik değerleri düzeltin.

Beklenen girişler

Ad Tür Description
Eğitilen model ILearner arabirimi Eğitilen tahmine dayalı model
Veri kümesi Veri tablosu Giriş testi veri kümesi

Çıkışlar

Ad Tür Description
Puanlanmış veri kümesi Veri tablosu Alınan puanlarını içeren veri kümesi

Özel durumlar

Özel durum Description
Hata 0032 Bağımsız değişken bir sayı değilse özel durum oluşur.
Hata 0033 Bağımsız değişken sonsuzluk ise özel durum oluşur.
Hata 0003 Bir veya daha fazla giriş null veya boş olduğunda özel durum oluşur.
Hata 0013 Modüle geçirilen Learner geçersiz bir tür ise özel durum oluşur.

Ayrıca bkz.

Değerlendirmesini
Modeli eğitme
Puan Matchbox öneren