Puntuación de modelo
En este artículo se describe un componente del diseñador de Azure Machine Learning.
Utilice este componente para generar predicciones con un modelo entrenado de clasificación o regresión.
Modo de uso
Agregue el módulo Score Model (Puntuar modelo) a la canalización.
Adjunte un modelo entrenado y un conjunto de datos que contenga los nuevos datos de entrada.
Los datos deben estar en un formato compatible con el tipo de modelo entrenado que usa. El esquema del conjunto de datos de entrada también debe coincidir generalmente con el esquema de los datos utilizados para entrenar el modelo.
Envíe la canalización.
Results
Después de haber generado un conjunto de puntuaciones mediante Puntuar modelo:
- Para generar un conjunto de métricas usadas para evaluar la precisión del modelo (rendimiento), puede conectar el conjunto de datos puntuado a Evaluar modelo.
- Haga clic con el botón derecho en el componente y seleccione Visualizar para ver un ejemplo de los resultados.
La puntuación, o el valor de predicción, puede estar en muchos formatos diferentes, según el modelo y los datos de entrada:
- Para los modelos de clasificación, las salidas de Puntuar modelo dan como resultado un valor de predicción para la clase, así como la probabilidad del valor de predicción.
- Para los modelos de regresión, Puntuar modelo genera simplemente el valor numérico de predicción.
Publicar puntuaciones como servicio web
Un uso común de la puntuación es devolver la salida como parte de un servicio web predictivo. Para obtener más información, vea este tutorial sobre cómo implementar un punto de conexión en tiempo real basado en una canalización en el diseñador de Azure Machine Learning.
Pasos siguientes
Vea el conjunto de componentes disponibles para Azure Machine Learning.