Anomáliadetektálási modell összetevő betanítása

Ez a cikk bemutatja, hogyan hozhat létre betanított anomáliadetektálási modellt az Azure Machine Learning Designer Anomáliadetektálási modell betanítása összetevőjével.

Az összetevő bemenetként egy anomáliadetektálási modell és egy címkézetlen adatkészlet paramétereit veszi bemenetként. Egy betanított anomáliadetektálási modellt ad vissza a betanítási adatok címkéivel együtt.

A tervezőben található anomáliadetektálási algoritmusokkal kapcsolatos további információkért lásd: PCA-alapú anomáliadetektálás.

Anomáliadetektálási modell betanítása

1. Adja hozzá az Anomáliadetektálási modell betanítása összetevőt a tervező folyamatához. Ezt az összetevőt az Anomáliadetektálás kategóriában találja.

2. Csatlakoztassa az anomáliadetektáláshoz tervezett egyik összetevőt, például a PCA-alapú anomáliadetektálást.

   Más típusú modellek nem támogatottak. A folyamat futtatásakor a következő hibaüzenet jelenik meg: "Minden modellnek ugyanazzal a tanulótípussal kell rendelkeznie".

3. Konfigurálja az anomáliadetektálási összetevőt a címkeoszlop kiválasztásával és az algoritmusra jellemző egyéb paraméterek beállításával.

4. Csatoljon egy betanítási adatkészletet a Betanítási anomáliadetektálási modell jobb oldali bemenetéhez.

5. Küldje el a folyamatot.

Results (Eredmények)

A betanítás befejezése után:

• A modell paramétereinek megtekintéséhez kattintson a jobb gombbal az összetevőre, és válassza a Vizualizáció lehetőséget.

• Előrejelzések létrehozásához használja a Modell pontszáma összetevőt az új bemeneti adatokkal.

• A betanított modell pillanatképének mentéséhez válassza ki az összetevőt. Ezután válassza az Adathalmaz regisztrálása ikont a jobb oldali panel Kimenetek+naplók lapján.

Következő lépések

Tekintse meg az Azure Machine Learning számára elérhető összetevőket .

A tervező összetevőire vonatkozó hibák listáját a Tervező kivételei és hibakódjai című témakörben találja.