Все говорят о машинном обучении, построении моделей, точности моделей, метриках и т. д.
Но со всеми моделями, которые вы строите, что вы собираетесь с этим делать? Где вы будете его развертывать? как вы будете тестировать его с разными входными параметрами?
Один из простых способов сделать это — через Microsoft Azure ML Studio.
Шаг 1. Создайте модель и проверьте ее точность
Точность
Шаг 2. Нажмите на выборочную веб-службу, а затем на предиктивную веб-службу
Azure ML позаботится о создании входных данных на основе имеющегося у нас набора данных, а также о создании обученной модели, которая будет прогнозировать результат.
Шаг 3. Разверните веб-службу
Выходные данные.
Мы можем вызвать эту веб-службу с помощью API или Excel для проверки выходных данных.
У нас есть три варианта проверки выборки данных на предмет прогнозируемого результата
Давайте попробуем изучить его с помощью Excel
Мы можем ввести данные по нашему выбору, и когда мы нажмем «Предсказать», мы получим результат оцененной вероятности и связанную с ней метку.
