Классификация нескольких меток текста AutoML

В этой статье описывается компонент в конструкторе Машинного обучения Azure.

Используйте этот компонент для создания модели машинного обучения, основанной на классификации нескольких меток текста AutoML.

Классификация текста с несколькими метками предназначена для вариантов использования, где каждому примеру может быть назначено несколько меток, в отличие от одноклассовой классификации текста с несколькими метками, где каждый пример помечен одним наиболее вероятным классом.

Порядок настройки

Этот компонент обучает модель классификации NLP на текстовых данных. Классификация текста является контролируемой задачей обучения и требует набора данных с меткой , который включает столбец меток со значением для всех строк.

Для этой модели требуется обучение и проверочный набор данных. Наборы данных должны быть в формате таблицы машинного обучения.

1. Добавьте компонент Классификация многометок текста AutoML в конвейер.

2. Укажите целевой столбец , который модель будет выводить

3. Укажите основную метрику , которую autoML будет использовать для оценки успешности модели.

4. (Необязательно) Выберите язык, из который состоит набор данных. Полный список поддерживаемых языков см. по этой ссылке.

5. (Необязательно) Вы можете настроить гиперпараметры. Полный список настраиваемых гиперпараметров см. по этой ссылке.

6. (Необязательно) Параметры очистки заданий настраиваются. Дополнительные сведения о каждом настраиваемом параметре см. по этой ссылке.

7. (Необязательно) Параметры ограничения заданий настраиваются. Дополнительные сведения об этих параметрах см. по этой ссылке.

Дальнейшие действия

Ознакомьтесь с набором доступных компонентов для Машинного обучения Azure.