Классификация нескольких меток для 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 autoML.
Классификация текста с несколькими метками предназначена для случаев использования, когда каждый пример может быть назначен более одной метки, а не многоклассовая классификация текста, где каждый пример помечен одним наиболее вероятным классом.
Порядок настройки
Этот компонент обучает модель классификации NLP на текстовых данных. Классификация текста является защищенной задачей обучения и требует помеченного набора данных, включающего столбец метки со значением для всех строк.
Для этой модели требуется обучение и набор данных проверки. Наборы данных должны находиться в формате таблицы машинного обучения.
Добавьте компонент классификации текста AutoML с несколькими метками в конвейер.
Укажите целевой столбец , который требуется выводить модель
Укажите основную метрику , которую вы хотите использовать AutoML для измерения успеха модели.
(Необязательно) Выберите язык, из который состоит набор данных. Перейдите по этой ссылке для полного списка поддерживаемых языков.
(Необязательно) Вы можете настроить гиперпараметры. Перейдите по этой ссылке для полного списка настраиваемых гиперпараметров
(Необязательно) Параметры очистки заданий настраиваются. Перейдите по этой ссылке, чтобы узнать больше о каждом настраиваемом параметре.
(Необязательно) Параметры ограничения заданий настраиваются. Перейдите по этой ссылке, чтобы узнать больше об этих параметрах.
Следующие шаги
Ознакомьтесь с набором доступных компонентов для машинного обучения Azure.