計分模型

本文說明 Azure 機器學習 設計工具中的元件。

使用此元件來使用定型分類或回歸模型來產生預測。

使用方式

1. 將 評分模型 元件新增至管線。

2. 附加已定型的模型和包含新輸入數據的數據集。

   數據的格式應該與您所使用的定型模型類型相容。 輸入數據集的架構通常也應該符合用來定型模型的數據架構。

3. 提交管線。

結果

使用 評分模型產生一組分數之後：

• 若要產生一組用來評估模型精確度的計量（效能），您可以將評分數據集連接到 評估模型，
• 以滑鼠右鍵按兩下元件，然後選取 [可視化 ] 以查看結果範例。

根據模型和您的輸入資料，分數或預測值可以有許多不同的格式：

• 針對分類模型， 評分模型 會輸出類別的預測值，以及預測值的機率。
• 對於回歸模型， 評分模型 只會產生預測的數值。

將分數發佈為 Web 服務

評分的常見用法是傳回輸出做為預測性 Web 服務的一部分。 如需詳細資訊，請參閱本教學課程，瞭解如何根據 Azure 機器學習 設計工具中的管線部署即時端點。

下一步

請參閱 Azure 機器學習 可用的元件集。