異常検出モデルのトレーニング コンポーネント
この記事では、Azure Machine Learning デザイナーで異常検出モデルのトレーニング コンポーネントを使用して、トレーニングされた異常検出モデルを作成する方法について説明します。
このコンポーネントでは、異常検出モデル用のパラメーター セットとラベル付けされていないデータセットを入力として受け取ります。 トレーニング済みの異常検出モデルがトレーニング データのラベル セットと共に返されます。
デザイナーに用意されている異常検出アルゴリズムの詳細については、「PCA ベースの異常検出」を参照してください。
異常検出モデルのトレーニングを構成する方法
デザイナーで、異常検出モデルのトレーニング コンポーネントをパイプラインに追加します。 このコンポーネントは、 [異常検出] カテゴリにあります。
PCA ベースの異常検出など、異常検出用に設計されたコンポーネントのいずれかに接続します。
他の種類のモデルはサポートされていません。 パイプラインを実行すると、"All models must have the same learner type (すべてのモデルは学習器の種類が同じでなければなりません)" というエラーが表示されます。
ラベル列を選択し、アルゴリズム固有のその他のパラメーターを設定することで、異常検出コンポーネントを構成します。
[異常検出モデルのトレーニング] の右側の入力にトレーニング データセットをアタッチします。
パイプラインを送信します。
結果
トレーニングの完了後:
モデルのパラメーターを表示するには、コンポーネントを右クリックし、 [Visualize]\(可視化\) を選択します。
予測を作成するには、モデルのスコア付けコンポーネントを新しい入力データと共に使用します。
トレーニング済みのモデルのスナップショットを保存するには、コンポーネントを選択します。 次に、右側のパネルの [出力 + ログ] タブにある [データセットの登録] アイコンをクリックします。
次のステップ
Azure Machine Learning で使用できる一連のコンポーネントを参照してください。
デザイナー コンポーネント固有のエラーの一覧については、「デザイナーの例外とエラー コード」を参照してください。