Classificazione a più etichette di testo AutoML

Questo articolo descrive un componente nella finestra di progettazione di Azure Machine Learning.

Usare questo componente per creare un modello di Machine Learning basato sulla classificazione a più etichette di testo AutoML.

La classificazione di testo con più etichette è destinata ai casi d'uso in cui ogni esempio può essere assegnato a più etichette, anziché alla classificazione di testo multiclasse a etichetta singola in cui ogni esempio viene etichettato con la singola classe più probabile.

Modalità di configurazione

Questo componente esegue il training di un modello di classificazione NLP sui dati di testo. La classificazione del testo è un'attività di apprendimento con supervisione e richiede un set di dati etichettato che include una colonna etichetta con un valore per tutte le righe.

Questo modello richiede un training e un set di dati di convalida. I set di dati devono essere in formato tabella ml.

1. Aggiungere il componente AutoML Text Multi-label Classification alla pipeline.

2. Specificare la colonna di destinazione di cui si vuole che il modello restituisca l'output

3. Specificare la metrica primaria che si vuole usare AutoML per misurare il successo del modello.

4. (Facoltativo) Selezionare la lingua di cui è costituito il set di dati. Visitare questo collegamento per un elenco completo delle lingue supportate.

5. (Facoltativo) È possibile configurare gli iperparametri. Visitare questo collegamento per un elenco completo degli iperparametri configurabili

6. (Facoltativo) Le impostazioni dello sweep del processo sono configurabili. Visitare questo collegamento per altre informazioni su ogni parametro configurabile.

7. (Facoltativo) Le impostazioni del limite di processi sono configurabili. Visitare questo collegamento per altre informazioni su queste impostazioni.

Passaggi successivi

Vedere il set di componenti disponibili per Azure Machine Learning.