机器学习——Azure机器学习模型在线搭建实验原理+详细操作步骤+分析(以UCI数据库的数据为例)

微软的目标是简化使用机器学习的过程,以便于开发人员、业务分析师和数据科学家进行广泛、便捷地应用。

这款服务的目的在于“将机器学习动力与云计算的简单性相结合”。

了解机器学习从数据到建模并最终评估预测的整个流程。

根据人口普查数据预测不同人员收入情况

1,PC机,如果你的电脑内存低于512M,希望你不要安装虚拟机及项目所需的环境。2,注册Azure平台并***

注1:该数据是已经清洗过的,有一定的模拟性质。如需要更多的信息,则需要从原始数据按照相应的目的进行清洗。

注2:CSV格式是数据分析工作中常见的一种数据格式。CSV意为逗号分隔值(Comma-SeparatedValues),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。每行只有一条记录,每条记录被逗号分隔符分隔为字段,并且每条记录都有同样的字段序列。CSV格式能被大多数应用程序所支持,广泛用于在不同的系统之间转移数据,是一种容易被兼容的格式。实验楼中大量的数据分析类课程都使用了CSV格式的数据集,不仅如此,我们也推荐你在今后的数据分析工作中应用此格式来存储数据。

现在,用MicrosoftExcel或任何其他电子表格工具中打开adult.data文件,并为其添加网站中属性列表的详细信息,这些信息如下列出。注意,其中的一部分属性值为连续的,因为它们以数值的形式表现,另一部分则为离散的。

注意,在插入这些列的标题后,一定要以.csv格式保存,且保存时将文件命名为Adult.data.csv。

总括一下数据集的数据特征:

通常,创建Azure机器学习实验后,我们都会将数据集分割为两个分组即训练数据和验证数据,这样做有两个特定目的:1,训练数据通常用来创建预测模型,基于机器学习算法发现历史数据中的固有模式。2,验证数据的分组用来测试训练数据创建的预测模型对于已知结果预测的精度和概率。执行以下的步骤将数据集分割成两部分。

以上操作就将数据集中的80%的数据用于训练模型,我们可使用剩余的20%数据验证模型的精度。

Azure机器学习最引入注目的功能之一就是它能够快速评估不同的算法,只要轻点鼠标就可完成这些功能,这一切都归功于评估模型。确定模型的精准度的方法很简单,我们只要使用AzureMLStudio内置的评估模型就轻松完成模型的评价。若要执行此操作,在AzureMLStudio的左侧导航窗格中点击"MachineLearning"即机器学习模块,选择"Evaluate"即评估子模块,最后选择"EvaluateModel"即评估模型的模块,将其拖至可视化设计器页面中的"ScoreModel"模块下方。连接"SplitModel"和"ScoreModel"即分割模型和评分模型,以及"EvaluateModel"和"ScoreModel"即评价模型和评分模型,如下图所示。

在此步骤中,我们将要保存实验的副本。在屏幕的底部点击"SaveAs"另存为按钮。在后面的实验中,你可能将实验的核心功能做出重大的修改,所以要先将实验另存,保存的名称建议具有描述性的说明,比如Azure机器学习的收入预测——训练模型试验(AzureMLIncomePrediction–TrainModelExperiment)。

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