使用各种度量训练多个模型并积累预测

Question

所以我最近一直在玩Azure ML，我有一个数据集，我想要预测多个值。当我尝试在一个实验中训练多个模型时，它们都使用不同的算法;它说“列车模型只能预测一个值”，即使我对每个测量使用相同的算法，列车模型上的输入端口也不足以接收多个值。我尝试启动列选择器并制定规则，但我得到了与上述相同的错误。如何预测多个值，然后将预测列放在一起以用于Web服务输出，这样我就不必拥有多个API了？

Answer 1

您想要做的是训练每个模型并将它们保存为已经训练过的模型。 因此，创建一个新实验，训练模型并通过右键单击每个模型来保存它们，它们将显示在Studio的左侧导航栏中。现在，您可以将模型拖动到画布中，并让它们进行评分预测，最终使它们与我在示例中通过“添加列”模块完成的输出相同。我为罗纳尔多（皇家马德里队的CF球员）做了这个例子，说明他将在训练日后如何在比赛中表现。您可以在http://ronaldoinform.azurewebsites.net

上查看我的演示

有关如何保存模型和训练多个值的更详细说明;你可以在这个链接的评论部分查看Raymond Langaeian（MSFT）的答案： https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-convert-training-experiment-to-scoring-experiment/

Answer 2

您必须为要预测的每个变量训练模型。然后将所有这些预测列添加到一起，并作为Web服务的单个输出。

ML中可用的算法只能根据所获得的输入一次预测单个变量。