在Create R Model - AzureML中安装软件包

时间:2016-11-10 09:55:03

标签: r azure machine-learning r-package azure-machine-learning-studio

目前是否可以在'Create R Model'中安装软件包?目前,这是AzureML的一个巨大限制。

我知道可以在“执行R脚本”中执行此操作,但在“执行R脚本”中,您无法保存模型。

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

使用Microsoft Azure机器学习的执行R脚本模块时,可以使用预加载的软件包,您可以使用require()或{{1来调用/使用它们命令。

要查看Azure Machine Learning支持的R包列表,您可以参考this link

或者,如果您将使用的R软件包未包含在Azure机器学习的默认R软件包中,您可以参考this link了解如何使用Azure机器的外部R软件包学习

答案 1 :(得分:0)

您可以在本地保存模型并将其作为数据集上传。 例如

library(kernlab)
rbf <- rbfdot(sigma=0.1)
irisSVM <- ksvm(Species~.,data=iris,type="C-bsvc",kernel=rbf,C=10,prob.model=TRUE)
save(irisSVM, file = "c:/irisSVMmodel.rda")

将其作为新数据集并在您的Execute R脚本中上传:

library(kernlab)
dataset1 <- maml.mapInputPort(1) # class: data.frame
load("./src/irisSVMmodel.rda");
prediction <- predict(irisSVM, dataset1, type="probabilities")
dataframe <- prediction
index <- which.max(dataframe)
df <- colnames(dataframe)
result <- data.frame(df[index])
maml.mapOutputPort("result");

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