問題タブ [azure-machine-learning-studio]

R スクリプトで使用できる機械学習パッケージをインストールしようとしています。

インストーラーの tarball を zip ファイル内に配置し、実行しています。

Rスクリプト内から。ただし、進行状況インジケーターは無期限に循環するだけで、環境にはインストールされていません。

このパッケージをインストールするにはどうすればよいですか?

adaインストールしようとしているパッケージでありada_2.0-3.tar.gz、使用しているファイルです。

私は ML ドキュメントの分類問題に取り組んでいます。Azure ML で Tfidf 特徴抽出と sublinear_tf スケーリングを n-gram する方法を知っている人はいますか?

過去に、TfidfVectorizer を使用して inSci-Kit 学習を行いました (以下の例を参照) が、AzureML では、Python モジュールを使用して独自のメソッドまたはクラスを明示的に定義できず、圧縮されたコードをアップロードしたくないという問題があります。

私はPythonの人ですが、同等のものがある場合はRを使用することにオープンです。市場には R のサンプルがありますが、これはユニグラムに依存しています。

ベスト、アリ

Azure ML には次の簡単なセットアップがあります。 基本的に、Reader は DB への SQL クエリであり、Pdelta と呼ばれるベクトルを返します。このベクトルは R スクリプトに渡されてさらに処理され、結果が Web サービスに返されます。DB クエリは単純 ( SELECT Pdelta FROM ...) で、正常に動作します。DB クエリを Web サービス パラメータとしても設定しました。

すべて正常に動作しているように見えますが、最後に Web サービスとして公開してテストすると、どういうわけか追加の入力パラメーターが要求されます。追加のパラメータが呼び出されPDELTAます。

なぜこれが起こっているのか疑問に思っています。私が見落としているのは何ですか？この Web サービスで、Pdelta を配信する SQL クエリ (Delta Query) という 1 つのパラメータのみを要求するようにしたいと考えています。

アイデアや提案をいただければ幸いです。

(映画レコメンダーのチュートリアルに従って) 予測 Web サービスを作成しようとしましたが、予測実験を実行するとエラーが発生します。

古いシリアル化形式でシリアル化されている可能性があるため、モデルを逆シリアル化できませんでした。モデルを再トレーニングして再保存してください。. (エラー 0082)

何か考えはありますか？

ML Studio でブースト デシジョン ツリー モジュールの出力を取得する方法はありますか? Weka のように、学習したツリーを分析します。

Azure blob として保存されている多数の大きな csv (タブ区切り) データがあり、これらから pandas データフレームを作成したいと考えています。次のようにローカルでこれを行うことができます：

ただし、azure ML ノートブックでノートブックを実行する場合、「ローカル コピーを保存」してから csv から読み取ることができないため、直接変換を行いたい (pd.read_azure_blob(blob_csv) または単に pd のようなもの) .read_csv(blob_csv) が理想的です)。

最初に azure ML ワークスペースを作成し、そこにデータセットを読み込み、最後にhttps://github.com/Azure/Azure-MachineLearningを使用すると、目的の最終結果 (blob csv データの pandas データフレーム) に到達できます。 -ClientLibrary-Pythonを使用してデータセットに pandas データフレームとしてアクセスしますが、ブロブ ストレージの場所から直接読み取ることをお勧めします。

Azure Machine Learning の Execute R モジュールで操作したこれらの日付はすべて、出力で空白として書き出されます。つまり、これらの日付列は存在しますが、それらの列には値がありません。

データ フレームに読み込んでいる日付情報を含むソース変数には、2 つの異なる日付形式があります。それらは次のとおりです。

I inspected the log file in AML, and AML can't find the local time zone. The log file warnings specifically: [ModuleOutput] 1: In strptime(x, format, tz = tz) : [ModuleOutput] unable to identify current timezone 'C': [ModuleOutput] please set environment variable 'TZ' [ModuleOutput] [ModuleOutput] 2: In strptime(x, format, tz = tz) : unknown timezone 'localtime'

I referred to another answer regarding setting default time zone for strptime here

unknown timezone name in R strptime/as.POSIXct

I changed my code to explicitly define the global environment time variable.

The problem persists -as a result AzureML does not write these variables out, rather writing out these columns as blanks.
(This code works in R studio, where I presume the local time is taken from the system.)

After reading two blog posts on this problem, it seems that Azure ML doesn't support some date time formats:

http://blogs.msdn.com/b/andreasderuiter/archive/2015/02/03/troubleshooting-error-1000-rpackage-library-exception-failed-to-convert-robject-to-dataset-when-running-r-scripts-in-azure-ml.aspx

http://www.mikelanzetta.com/2015/01/data-cleaning-with-azureml-and-r-dates/

So I tried to convert to POSIXct before sending it to the output stream, which I've done as follows: tenantusage$Date1 = as.POSIXct(tenantusage$Date1 , "%m/%d/%Y",tz = "EST5EDT"); tenantusage$Date2 = as.POSIXct(tenantusage$Date2 , "%m/%d/%Y",tz = "EST5EDT");

But encounter the same problem. The information in these variables refuses to write out to the output. Date1 and Date2 columns are blank.

Please advise!

thanks

Azure ML は、線形回帰モデルのトレーニング中にカテゴリ列をどのように処理しますか? 線形回帰モデルは連続値を取ります。ただし、これらのカテゴリ列は何も変更していませんが、Azure ML は線形およびロジスティック回帰をエラーなしでトレーニングします。そのため、Azure ML がバックグラウンドでカテゴリ列を処理する方法を知りたいです。ありがとう！

トレーニング セットとテスト セット(ヘッダー付きの csv ファイル) があり、それぞれの値を分類する必要があります。X 列には 118.000 個の一意の値があり、y1 列には約 13000 個しかないため、13000 個のカテゴリがあります。

トレーニング セットから、モデルをトレーニングする列のみが必要Xですy1。X値をカテゴリの1つに分類する必要があります（最初の単語から法線を見つけます）。すべてのマルチ アルゴリズムを試しましたが、モデルの評価に失敗しました。

Score モデルを視覚化すると、次のように返されます。

問題になる可能性があるのは、-2 コードをエラーとして返すだけで、このログ

UPD1: プロジェクト列モジュールの下のメタデータ エディター モジュールによって、列 y1 がカテゴリとして作成されましたが、何も変更されていないようです