Určení skóre modelu
Tento článek popisuje komponentu v návrháři služby Azure Machine Learning.
Tato komponenta slouží ke generování předpovědí pomocí natrénovaného modelu klasifikace nebo regrese.
Způsob použití
Přidejte do kanálu komponentu Score Model (Skóre modelu ).
Připojte natrénovaný model a datovou sadu obsahující nová vstupní data.
Data by měla být ve formátu kompatibilním s typem natrénovaného modelu, který používáte. Schéma vstupní datové sady by také mělo obecně odpovídat schématu dat použitých k trénování modelu.
Odešlete kanál.
Výsledky
Po vygenerování sady skóre pomocí modelu skóre:
- Pokud chcete vygenerovat sadu metrik používaných k vyhodnocení přesnosti (výkonu) modelu, můžete datovou sadu se skóre připojit k vyhodnocení modelu.
- Klikněte pravým tlačítkem na komponentu a vyberte Vizualizovat , aby se zobrazila ukázka výsledků.
Skóre nebo predikovaná hodnota může být v mnoha různých formátech v závislosti na modelu a vstupních datech:
- U klasifikačních modelů vypíše score model předpovězenou hodnotu pro třídu a také pravděpodobnost předpovězené hodnoty.
- U regresních modelů vygeneruje skóre modelu pouze predikovanou číselnou hodnotu.
Publikování skóre jako webové služby
Běžným využitím bodování je vrácení výstupu v rámci prediktivní webové služby. Další informace najdete v tomto kurzu o nasazení koncového bodu v reálném čase na základě kanálu v návrháři služby Azure Machine Learning.
Další kroky
Projděte si sadu komponent dostupných pro Azure Machine Learning.