Train Clustering Model (Preparar Modelo de Clustering)

Este artigo descreve um componente no Azure Machine Learning designer.

Utilize este componente para formar um modelo de agrupamento.

O componente toma um modelo de agrupamento não treinado que já configurado utilizando o componente de Clustering K-Means , e treina o modelo usando um conjunto de dados rotulado ou não rotulado. O componente cria tanto um modelo treinado que pode usar para previsão, como um conjunto de atribuições de cluster para cada caso nos dados de treino.

Nota

Um modelo de agrupamento não pode ser treinado utilizando a componente Train Model , que é a componente genérica para modelos de aprendizagem automática de formação. Isto porque o Train Model funciona apenas com algoritmos de aprendizagem supervisionados. Os k-meios e outros algoritmos de agrupamento permitem uma aprendizagem não supervisionada, o que significa que o algoritmo pode aprender com dados não rotulados.

Como usar o modelo de clustering do comboio

  1. Adicione o componente do Modelo de Clustering de Comboio ao seu pipeline no designer. Pode encontrar o componente em componentes Machine Learning, na categoria Comboio.

  2. Adicione o componente de Clustering K-Significa , ou outro componente personalizado que cria um modelo de agrupamento compatível, e desa estale os parâmetros do modelo de agrupamento.

  3. Anexar um conjunto de dados de treino à entrada direita do Modelo de Agrupamento de Comboios.

  4. No Conjunto de Colunas, selecione as colunas do conjunto de dados para utilizar em aglomerados de construção. Certifique-se de selecionar colunas que fazem boas funcionalidades: por exemplo, evite usar IDs ou outras colunas com valores únicos, ou colunas que tenham todos os mesmos valores.

    Se houver uma etiqueta disponível, pode usá-la como recurso ou deixá-la de fora.

  5. Selecione a opção, Verifique apenas o apêndice ou desmarcar o resultado, se pretender desapaver os dados de formação juntamente com a nova etiqueta do cluster.

    Se desmarcar esta opção, apenas as atribuições de cluster são de saída.

  6. Envie o pipeline ou clique no componente do Modelo de Agrupamento de Comboios e selecione Run Selected.

Resultados

Após o treino ter terminado:

  • Para guardar uma imagem do modelo treinado, selecione o separador Saídas no painel direito do componente do modelo Train . Selecione o ícone do conjunto de dados do Registo para guardar o modelo como um componente reutilizável.

  • Para gerar pontuações a partir do modelo, utilize atribuir dados aos clusters.

Nota

Se precisar de implementar o modelo treinado no designer, certifique-se de que a Atribuição de Dados aos Clusters em vez do Modelo de Pontuação está ligada à entrada do componente de saída de serviço web no pipeline de inferência.

Passos seguintes

Consulte o conjunto de componentes disponíveis para Azure Machine Learning.