Pontuar Modelo
Este artigo descreve um componente no designer do Azure Machine Learning.
Use este componente para gerar previsões usando um modelo de classificação ou regressão treinado.
Como usar
Adicione o componente Pontuar Modelo ao seu pipeline.
Anexe um modelo treinado e um conjunto de dados que contenha novos dado de entrada.
Os dados devem estar em um formato compatível com o tipo de modelo treinado que você está usando. O esquema do conjunto de dados de entrada também deve corresponder ao esquema dos dados usados para treinar o modelo.
Enviar o pipeline.
Resultados
Depois de gerar um conjunto de pontuações usando o Modelo de Pontuação:
- Para gerar um conjunto de métricas usadas para avaliar a precisão do modelo (desempenho), você pode conectar o conjunto de dados pontuado para Avaliar Modelo.
- Clique com o botão direito do mouse no componente e selecione Visualizar para conferir um exemplo dos resultados.
A pontuação ou o valor previsto pode estar em vários formatos diferentes, dependendo do modelo e dos dados de entrada:
- Para modelos de classificação, o Modelo de Pontuação gera um valor previsto para a classe, bem como a probabilidade do valor previsto.
- Para modelos de regressão, o Modelo de Pontuação gera apenas o valor numérico previsto.
Publicar pontuações como um serviço Web
Um uso comum da pontuação é retornar a saída como parte de um serviço Web preditivo. Para saber mais, confira este tutorial sobre como implantar um ponto de extremidade em tempo real com base em um pipeline no designer do Azure Machine Learning.
Próximas etapas
Confira o conjunto de componentes disponíveis no Azure Machine Learning.