AutoML 文字多重標籤分類
本文描述 Azure Machine Learning 設計工具中的一個元件。
使用此元件來建立以 AutoML 文字多標籤分類為基礎的機器學習模型。
多標籤文字分類適用于使用案例，其中每個範例可以指派多個標籤，而不是單一標籤多類別文字分類，其中每個範例都會以單一可能類別標示。
如何設定
此元件會訓練文字資料的 NLP 分類模型。 文字分類是受監督的學習工作，而且需要加上卷 標的資料集 ，其中包含具有所有資料列值的標籤資料行。
此模型需要定型和驗證資料集。 資料集必須是 ML 資料表格式。
將 AutoML 文字多標籤分類 元件新增至您的管線。
指定您想要模型輸出的目標資料行
指定您想要 AutoML 用來測量模型成功 的主要計量 。
(選擇性) 選取資料集包含的語言。 如需支援語言的完整清單，請造訪此連結。
(選擇性) 您可以設定超參數。 如需可設定超參數的完整清單，請流覽此連結
(選擇性) 作業掃掠設定是可設定的。 請造訪此連結，以深入瞭解 每個可設定的參數。
(可設定選擇性) 作業限制設定。 請流覽此連結以深入瞭解 這些設定。
後續步驟
請參閱 Azure Machine Learning 可用的元件集。