Score Model
In dit artikel wordt een onderdeel in Azure Machine Learning Designer beschreven.
Gebruik dit onderdeel om voorspellingen te genereren met behulp van een getraind classificatie- of regressiemodel.
Gebruiksinstructies
Voeg het onderdeel Score Model toe aan uw pijplijn.
Koppel een getraind model en een gegevensset met nieuwe invoergegevens.
De gegevens moeten een indeling hebben die compatibel is met het type getrainde model dat u gebruikt. Het schema van de invoergegevensset moet ook in het algemeen overeenkomen met het schema van de gegevens die worden gebruikt om het model te trainen.
Verzend de pijplijn.
Resultaten
Nadat u een set scores hebt gegenereerd met behulp van scoremodel:
- Als u een set metrische gegevens wilt genereren die worden gebruikt voor het evalueren van de nauwkeurigheid (prestaties) van het model, kunt u de scored gegevensset verbinden met Evaluate Model,
- Klik met de rechtermuisknop op het onderdeel en selecteer Visualiseren om een voorbeeld van de resultaten te bekijken.
De score, of voorspelde waarde, kan zich in veel verschillende indelingen bevinden, afhankelijk van het model en uw invoergegevens:
- Voor classificatiemodellen voert Score Model een voorspelde waarde uit voor de klasse, evenals de waarschijnlijkheid van de voorspelde waarde.
- Voor regressiemodellen genereert Score Model alleen de voorspelde numerieke waarde.
Scores publiceren als een webservice
Een veelvoorkomend gebruik van scoren is het retourneren van de uitvoer als onderdeel van een voorspellende webservice. Zie deze zelfstudie voor meer informatie over het implementeren van een realtime-eindpunt op basis van een pijplijn in Azure Machine Learning Designer.
Volgende stappen
Bekijk de set onderdelen die beschikbaar zijn voor Azure Machine Learning.