Csoportosítási modell betanítása

Ez a cikk az Azure Machine Learning designer egy összetevőjét ismerteti.

Ezzel az összetevővel betanítsa a fürtözési modellt.

Az összetevő egy olyan nem betanított fürtözési modellt használ, amelyet már konfigurált a K-Means fürtözési összetevővel, és egy címkézett vagy címkézetlen adatkészlettel tanítja be a modellt. Az összetevő létrehoz egy betanított modellt, amelyet előrejelzéshez használhat, valamint a betanítási adatokban szereplő minden esethez fürthozzárendeléseket.

Feljegyzés

A fürtözési modell nem tanítható be a Modell betanítása összetevővel, amely a gépi tanulási modellek betanításának általános összetevője. Ennek az az oka, hogy a modell betanítása csak felügyelt tanulási algoritmusokkal működik. A K-eszközök és más fürtözési algoritmusok nem felügyelt tanulást tehetnek lehetővé, ami azt jelenti, hogy az algoritmus tanulhat a nem címkézett adatokból.

Fürtözési modell betanítása

1. Adja hozzá a Fürtmodell betanítása összetevőt a folyamathoz a tervezőben. Az összetevőt a Machine Learning-összetevők között, a Betanulás kategóriában találja.

2. Adja hozzá a K-Means fürtözési összetevőt vagy egy másik, kompatibilis fürtmodellt létrehozó egyéni összetevőt, és állítsa be a fürtmodell paramétereit.

3. Csatoljon egy betanítási adatkészletet a betanítási modell jobb oldali bemenetéhez.

4. Az Oszlopkészletben válassza ki az adathalmazból a fürtök készítéséhez használni kívánt oszlopokat. Ügyeljen arra, hogy olyan oszlopokat jelöljön ki, amelyek jó szolgáltatásokat tesznek lehetővé: például kerülje az egyedi értékekkel rendelkező azonosítók vagy más oszlopok használatát, illetve az azonos értékekkel rendelkező oszlopokat.

   Ha egy címke elérhető, használhatja funkcióként, vagy kihagyhatja.

5. Jelölje be a jelölőnégyzetet, csak akkor jelölje be a hozzáfűzést, vagy törölje a jelölést, ha a betanítási adatokat az új fürtcímkével együtt szeretné megjeleníteni.

   Ha törli ezt a beállítást, csak a fürt-hozzárendelések lesznek kimenetek.

6. Küldje el a folyamatot, vagy kattintson a Fürtmodell betanítása összetevőre, és válassza a Kijelölt futtatása lehetőséget.

Results (Eredmények)

A betanítás befejezése után:

• A betanított modell pillanatképének mentéséhez válassza a Kimenetek lapot a Modell betanítása összetevő jobb oldali paneljén. A modell újrafelhasználható összetevőként való mentéséhez válassza az Adatkészlet regisztrálása ikont.

• Ha pontszámokat szeretne létrehozni a modellből, használja az Adatok hozzárendelése fürtökhöz parancsot.

Feljegyzés

Ha a betanított modellt a tervezőben kell üzembe helyeznie, győződjön meg arról, hogy az Adatok hozzárendelése fürtökhöz pontmodell helyett a webszolgáltatás kimeneti összetevőjének bemenetéhez van csatlakoztatva a következtetési folyamatban.

Következő lépések

Tekintse meg az Azure Machine Learning számára elérhető összetevőket.