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Semelhante a Azure ml (13)
Azure ml
- 9. 1. データを選択する
2. 必要な項目を抽出する
3. 学習データと評価データに分割
4. 学習させる
5. 評価させる
6. 学習を実行
僕には敷居が高かったようです。。。
少し調べてみました。
azureでMLを作るときのフロー作成手順は
の順番で配置していく。
2.しらべてみる
- 17. 1.Split Rows
2. Fraction of rows in the first output dataset
今回はSplitting modeにSplit Rowsを選択して実行するので
、Split Rowsとそのオプションを簡単に説明しておく。
データセットをランダムに学習データと評価データに分割
するモード。
読み込んだデータのうち学習データに割り振るの割合を指
定する。
3.フローの作成
- 18. 4.Stratified split
3. Randomized split と Random seed
割り振るデータをランダムにするかどうか。
チェックを入れた場合、Random seedによって疑似乱
数シーケンスが初期化されるので同一のseedを使えば実
行結果が再現可能になる。
0の場合は実行する度にデータの振り分けが変化する。
層化分割(※2)するかどうか。
※2:統計学における母集団からの標本調査の手法のひとつ
3.フローの作成
- 30. Evaluate Modelの実行結果の内容はazureのドキュメントを
見るとこのように定義されている。
● 平均絶対誤差 (MAE) - 絶対誤差の平均です (*誤差*とは
、予測された値と実際の値との差です)。
● 二乗平均平方根誤差 (RMSE) - テスト データセットに対
して実行した予測の二乗誤差平均の平方根です。
● 相対絶対誤差 - 実際の値とすべての実際の値の平均との絶
対差を基準にした絶対誤差の平均です。
● 相対二乗誤差 - 実際の値とすべての実際の値の平均との二
乗差を基準にした二乗誤差の平均です。
● 決定係数 - "R-2 乗値" ともいいます。どの程度モデルが
高い精度でデータと適合するかを示す統計指標です。
4.フローの実行
Notas do Editor
- Image Sources:http://www.flickr.com/photos/cat_bus/2436839379/sizes/l/http://www.flickr.com/photos/chippenziedeutch/1338350448/sizes/l/http://www.flickr.com/photos/17625613@N00/63534223/sizes/o/http://www.flickr.com/photos/andy_bernay-roman/740526711/sizes/o/http://www.flickr.com/photos/criminalintent/2246696077/sizes/l/http://www.flickr.com/photos/criminalintent/2300328819/sizes/l/in/set-72157603816609718/http://www.flickr.com/photos/criminalintent/2344482203/sizes/l/in/set-72157603816609718/http://www.flickr.com/photos/billward/110319298/sizes/o/http://www.flickr.com/photos/ginamig/2283868571/sizes/l/http://www.flickr.com/photos/cochese/1388690893/sizes/o/