Kümeleme Modelini Eğitme

Kümeleme modelini eğitin ve eğitim kümesinden kümelere veri atar

Kategori: Machine Learning / Eğit

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, kümeleme modelini eğitmek için Azure Machine Learning Studio'da (klasik) Kümeleme Modelini Eğitma modülünün nasıl kullanımı açıklanmıştır.

Modül, K-Means Kümeleme modülünü kullanarak zaten yapılandırmış olduğunuz eğitilmemiş bir kümeleme modelini alır ve etiketli veya etiketsiz bir veri kümesi kullanarak modeli eğiter. Modül hem tahmin için kullanabileceğiniz eğitilmiş bir model hem de eğitim verisi içinde her olay için bir küme ataması kümesi oluşturur.

Not

Kümeleme modeli, makine öğrenmesi modelleri oluşturmak için genel modül olan Modeli Eğit modülü kullanılarak eğitil olamaz. Bunun nedeni Modeli Eğitin'in yalnızca denetimli öğrenme algoritmaları ile çalışmasıdır. K-means ve diğer kümeleme algoritmaları, kontrolsiz öğrenmeye olanak sağlar; başka bir anlama gelir, algoritma etiketsiz verilerden öğrenebilir.

Kümeleme Modelini Eğitin'i kullanma

  1. Kümeleme Modelini Eğitma modülünü Studio'daki (klasik) denemenize ekleyin. Modülü, Eğitim kategorisindeki Machine Learning modüller altında bulabilirsiniz.

  2. K-Means Kümeleme modülünü veya uyumlu bir kümeleme modeli oluşturan ve kümeleme modelinin parametrelerini ayaran başka bir özel modülü ekleyin.

  3. Kümeleme Modelini Eğitme'nin sağ girişine bir eğitim veri kümesi ekleme.

  4. Sütun Kümesi'nin altında, küme oluşturmada kullanmak üzere veri kümesinden sütunları seçin. İyi özelliklere sahip sütunları seçmeyi göz önüne alalım: Örneğin, kimlikleri veya benzersiz değerleri olan diğer sütunları ya da aynı değerlere sahip sütunları kullanmaktan kaçının.

    Bir etiket varsa, bunu bir özellik olarak kullanabilir veya dışarıda bırakın.

  5. Yeni küme etiketiyle eğitim verilerini bir araya getirmek istiyorsanız, yalnızca sonuç Için Ekle veya Işaretini kaldır seçeneğini işaretleyin.

    Bu seçeneğin işaretini kaldırırsanız yalnızca küme atamaları çıkışlardır.

  6. Denemeyi çalıştırın veya kümeleme modeli eğitimi modülüne tıklayın ve Seçileni Çalıştır' ı seçin.

Sonuçlar

Eğitim tamamlandıktan sonra:

  • Küme ve ayırmayı bir grafikte görüntülemek için sonuçlar veri kümesi çıktısına sağ tıklayıp Görselleştir' i seçin.

    Grafik, gerçek değerler yerine kümenin asıl bileşenlerini temsil eder. Daha fazla bilgi için bkz. sorumlu bileşen analizi .

  • Veri kümesindeki değerleri görüntülemek için, veri kümesine Dönüştür modülüne bir örnek ekleyin ve sonuç veri kümesi çıktısına bağlayın. Görüntüleyebileceğiniz veya indirebileceğiniz verilerin bir kopyasını almak için DataSet 'e Dönüştür modülünü çalıştırın.

  • Daha sonra yeniden kullanmak üzere eğitilen modeli kaydetmek için modüle sağ tıklayın, eğitilen model' i seçin ve eğitilen model olarak kaydet' e tıklayın.

  • Modelden puanlar oluşturmak için kümelere veri ata' yı kullanın.

Örnekler

Makine öğreniminde kümelemenin nasıl kullanıldığına ilişkin bir örnek için, Azure yapay zeka Galerisibakın:

Beklenen girişler

Ad Tür Description
Eğitilen model Iluster arabirimi Eğitilen kümeleme modeli
Veri kümesi Veri tablosu Giriş veri kaynağı

Modül parametreleri

Name Aralık Tür Varsayılan Description
Sütun Kümesi herhangi biri ColumnSelection Sütun seçim deseni
Yalnızca Sonuç Ekleme veya Denetimi Kaldır denetimi herhangi biri Boole true Çıkış veri kümesi atama sütununa (İşaretli) veya yalnızca atamalar sütununa (İşaretsiz) eklenen giriş veri kümesi içermesi gerekip gerekmeyenler

Çıkışlar

Ad Tür Description
Eğitilen model ICluster arabirimi Eğitilen kümeleme modeli
Sonuç veri kümesi Veri Tablosu Yalnızca atama veya atama sütunu veri sütunuyla eklenen giriş veri kümesi

Özel durumlar

Özel durum Description
Hata 0003 Bir veya daha fazla giriş null veya boşsa özel durum oluşur.

Studio (klasik) modüllerine özgü hataların listesi için bkz. Machine Learning kodları.

API özel durumlarının listesi için bkz. Machine Learning REST API Kodları.

Ayrıca bkz.

A-Z Modül Listesi
Tren
Kümelere Veri Atama
K Ortalamaları Kümeleme