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SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique)という名前のモジュールがあり、サンプル数が少ないデータのサンプル数を増やします。表現が不足している機能 (予測される機能) を選択する必要があると思います。それを選ぶ方法は？列を選択するオプションはないようです。

(.csv) データ ファイルを受け取り、いくつかの処理を行い、2 つの同様のファイルを返す Azure ML Web サービスを作成しようとしています。Azure ML プラットフォームに最近追加された Python サポートは非​​常に役に立ち、コードを正常に移植して実験モードで実行し、Web サービスを公開することができました。

「バッチ処理」API を使用して、ファイルを BLOB ストレージからサービスに送信し、目的の出力を取得できるようになりました。ただし、小さなファイル (数 KB) の実行時間は、ローカル マシンよりも大幅に遅くなります。さらに重要なことに、わずかに大きな入力データ ファイル (40MB) の場合、プロセスは決して戻らないようです。同じファイルのローカル マシンでの処理時間は 1 分未満です。

私の質問は、私たちが間違っていることが何かわかるかどうか、またはこれを高速化する方法があるかどうかです。実験の DAG 表現は次のとおりです。

これは、実験を設定する方法ですか?

Office 365 が別のドメインにあり、ライブ ID (Microsoft アカウント) がコンシューマ アプリケーションに使用されることを理解しています。

しかし、Office 365 アカウントはライブ/Microsoft サービスを利用できますか?

問題は、Office 365 アプリケーションと Azure ML (Microsoft アカウントで使用) の SSO を試みていることですが、ドメインが異なるため、Web 上で適切なヘルプやプロセスを見つけることができません。

会社のドメインでライブ アカウントを作成できますが、ライブ アカウントでフェデレーションを作成できますか? たとえば、Office 365 では @.com フェデレーションを作成し、それを SSO できましたが、ライブ アカウントで同じことを行うにはどうすればよいでしょうか?

たとえば、文字列形式の DateTime の列を持つデータセットを手元に持っています。

a は列の値です。

Azure Machine Learning Studio でメタデータ エディターを使用すると、機能せず、(String から DateTime への) 変換を実行できないというエラーが表示されます。フォーマットの関係だと思います。だから私は次のことを試しています：

これで、.NET は確かに変換を行うことができます。つまり、Convert.ToDateTime() のようなメソッドを使用します。しかし、Python スクリプトの出力を視覚化すると、文字列が「Tue Sep 22, 1998 None」に変更されていることがわかりました。これは非常に奇妙です。誰がそれの何が悪いのか知っていますか？以下に Python コードの抜粋を添付します。

現在、私は紺碧の機械学習を使用しています.2つのタイプのデータセットを使用してMLをトレーニングしています.

トレーニング入力:

2クラスのベイジアン分類を使用して分類していますが、他の方法を使用する必要があります

与えられた入力:

得られた出力:

期待される出力:

私の実験は次のようになります：

答えを求めてGoogleとstackoverflow全体を見てきましたが、見つけられないようです。Azure実験からアプリへの出力を取得しようとしています。ibuildappGoogleフォームを使用してアプリを作成しました。Google フォームからの入力を使用して Azure に渡し、出力を取得してアプリに表示するにはどうすればよいですか?