Komponente „Trainieren eines Anomalieerkennungsmodells“
In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie die Komponente „Train Anomaly Detection Model“ (Trainieren eines Anomalieerkennungsmodells) im Azure Machine Learning-Designer verwenden, um ein trainiertes Modell zur Anomalieerkennung zu erstellen.
Als Eingabe für diese Komponente werden mehrere Modellparameter für das Anomalieerkennungsmodell sowie ein Dataset ohne Bezeichnung verwendet. Es gibt ein trainiertes Anomalieerkennungsmodell sowie einen Satz von Bezeichnungen für die Trainingsdaten zurück.
Weitere Informationen zu den Algorithmen für die Anomalieerkennung im Designer finden Sie unter PCA-basierte Erkennung von Anomalien.
Konfigurieren des Moduls zum Trainieren eines Anomalieerkennungsmodells
Fügen Sie die Komponente Train Anomaly Detection Model zu Ihrer Pipeline im Designer hinzu. Sie finden diese Komponente in der Kategorie Anomalieerkennung.
Verbinden Sie eine der Komponenten zur Anomalieerkennung, z. B. die Komponente für die PCA-basierte Erkennung von Anomalien.
Andere Arten von Modellen werden nicht unterstützt. Wenn Sie die Pipeline ausführen, erhalten Sie die Fehlermeldung „All models must have the same learner type“ (Alle Modelle müssen denselben Learnertyp haben).
Konfigurieren Sie die Komponente zur Anomalieerkennung, indem Sie die Bezeichnungsspalte auswählen und andere, für den Algorithmus spezifische Parameter festlegen.
Fügen Sie ein Trainingsdataset an die rechte Eingabe von Trainieren eines Anomalieerkennungsmodells an.
Übermitteln Sie die Pipeline.
Ergebnisse
Nach Abschluss des Trainings:
Um die Modellparameter anzuzeigen, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Komponente, und wählen Sie Visualisieren aus.
Verwenden Sie die Komponente Bewertungsmodell mit neuen Eingabedaten, um Vorhersagen zu erstellen.
Wenn Sie eine Momentaufnahme des trainierten Modells speichern möchten, wählen Sie die Komponente aus. Klicken Sie dann auf das Symbol Register dataset (Dataset registrieren) unterhalb der Registerkarte Protokolle und Ausgaben im Bereich rechts.
Nächste Schritte
Hier finden Sie die für Azure Machine Learning verfügbaren Komponenten.
Eine Liste der Fehler, die bei Designer-Komponenten auftreten können, finden Sie unter Ausnahmen und Fehlercodes für den Designer.