Modelo de Classificação
Este artigo descreve um componente no designer do Azure Machine Learning.
Use esse componente para gerar previsões usando uma classificação treinada ou um modelo de regressão.
Como utilizar
Adicione o componente Modelo de pontuação ao seu pipeline.
Anexe um modelo treinado e um conjunto de dados contendo novos dados de entrada.
Os dados devem estar em um formato compatível com o tipo de modelo treinado que você está usando. O esquema do conjunto de dados de entrada também deve geralmente corresponder ao esquema dos dados usados para treinar o modelo.
Envie o pipeline.
Resultados
Depois de gerar um conjunto de pontuações usando o Modelo de Pontuação:
- Para gerar um conjunto de métricas usadas para avaliar a precisão (desempenho) do modelo, você pode conectar o conjunto de dados pontuados a Avaliar modelo,
- Clique com o botão direito do mouse no componente e selecione Visualizar para ver uma amostra dos resultados.
A pontuação, ou valor previsto, pode estar em muitos formatos diferentes, dependendo do modelo e dos seus dados de entrada:
- Para modelos de classificação, o Modelo de Pontuação produz um valor previsto para a classe, bem como a probabilidade do valor previsto.
- Para modelos de regressão, o Modelo de Pontuação gera apenas o valor numérico previsto.
Publicar pontuações como um serviço Web
Um uso comum da pontuação é retornar a saída como parte de um serviço Web preditivo. Para obter mais informações, consulte este tutorial sobre como implantar um ponto de extremidade em tempo real com base em um pipeline no designer do Azure Machine Learning.
Próximos passos
Consulte o conjunto de componentes disponíveis para o Azure Machine Learning.