如何通过更改模型阈值来处理已发布的Web服务中的Azure ML建议

Question

模型 我已经设计，训练并发布了一个Azure ML实验（使用两级决策丛林）作为Web服务，可以调用它并返回预期结果（基于0.5的阈值）。

问题 但是，我想操纵返回的结果，以提供更接近我所需的准确度，精度和召回率的结果，这些结果不会与默认阈值0.5一致。通过可视化评估结果并将阈值滑块从中心（0.5）向左或向右移动，我可以通过ML工作室轻松完成此操作。

我已经用Google搜索并阅读了许多Azure ML文档和教程，但到目前为止还无法解决如何更改阈值并在我训练和发布的实验中返回不同的得分概率。

Answer 1

得分模块还会返回带有评分概率的结果。我认为你可以添加一个简单的数学运算来比较得分概率并添加一个新列或编写一个简单的R脚本 - 请参阅下面的图像＆＃34;应用数学运算＆＃34;基于超过0.6而不是0.5

的概率生成输出