변칙 검색 모델 학습 구성 요소
이 문서에서는 Azure Machine Learning 디자이너의 변칙 검색 모델 학습 구성 요소를 사용하여 학습된 변칙 검색 모델을 만드는 방법을 설명합니다.
이 구성 요소는 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트 및 변칙 검색 모델의 매개 변수 집합을 입력으로 사용합니다. 학습 데이터에 대한 레이블 세트와 함께 학습된 변칙 검색 모델을 반환합니다.
디자이너에서 제공하는 변칙 검색 알고리즘에 대한 자세한 내용은 PCA 기반 변칙 검색을 참조하세요.
변칙 검색 모델 학습을 구성하는 방법
디자이너의 파이프라인에 변칙 검색 모델 학습 구성 요소를 추가합니다. 이 구성 요소는 변칙 검색 범주에서 찾을 수 있습니다.
PCA 기반 변칙 검색과 같이 변칙 검색을 위해 설계된 구성 요소 중 하나를 연결합니다.
다른 유형의 모델은 지원되지 않습니다. 파이프라인을 실행하면 "모든 모델의 학습자 유형이 동일해야 합니다."라는 오류가 표시됩니다.
레이블 열을 선택하고 알고리즘과 관련된 다른 매개 변수를 설정하여 변칙 검색 구성 요소를 구성합니다.
변칙 검색 모델 학습의 오른쪽 입력에 학습 데이터 세트를 연결합니다.
파이프라인을 제출합니다.
결과
학습 완료 후 다음이 수행됩니다.
모델의 매개 변수를 보려면 구성 요소를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 시각화를 선택합니다.
예측을 만들려면 새 입력 데이터로 모델 채점 구성 요소를 사용합니다.
학습된 모델의 스냅샷을 저장하려면 구성 요소를 선택합니다. 그런 다음, 오른쪽 패널의 출력 + 로그 탭 아래에서 데이터 세트 등록 아이콘을 선택합니다.
다음 단계
Azure Machine Learning에서 사용 가능한 구성 요소 집합을 참조하세요.
디자이너 구성 요소와 관련된 오류 목록은 디자이너용 예외 및 오류 코드를 참조하세요.