azure Machine learing studio 使用示例之 - 使用线性回归算法完成预测评估

最新推荐文章于 2023-10-28 16:46:33 发布
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本文演示如何使用azure studio基于云测试数据创建第一个machine learning的experiment，算法选择是线性回归。
首先要有一个azure studio账号，登录后进入dashboard。




创建一个BLANK的Experiment




添加测试数据 , 搜索Price， 选择Automibile price data(Raw)





把这个模块拖到右边的data item位置




搜索Project column模块，拖到右边，在Project columns中点击 'Launch column selector'
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回归算法的评估指标
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回归问题是机器学习要解决的四大问题之一，在我们的生活中也存在着很多回归问题。比如某一地区的房价预测，某一个学生高考成绩的预测，某一地区感染病毒人数的预测，某一公司2020年营业收入的预测等等。从以上的例子中，我们可知回归问题的目标是预测一个数值或者一个区间数值。 回归算法：对历史数据进行拟合，形成拟合方程。接下来使用该方程对新数据进行预测。下图中红线表示的是一元数据的拟合方程，如果数据是二元数据，那么它的拟合方程就是一个拟合平面，对于更高维的数据，它的拟合方程将更加复杂。 回归算法的评估指标： 对于回归算
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说在前面   在之前学习 kNN 这个算法的时候就提到过对于我们的分类问题来说，我们将原始数据集分为训练数据集和测试数据集两部分，我们使用训练数据集训练出一个模型，然后使用模型来预测我们的测试数据集，将预测结果和预测数据集自己带的真实的标签值进行对比，这样一来，我们就得到了我们的分类准确度（accuracy），我们可以使用这种分类的准确度（accuracy）来衡量我们的机器学习算法训练出的这个模型究竟是好是坏。   但是，我们这里学习的是回归算法，对于回归算法来说，相应的，我们应该如何评价我们得到的这个模
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Azure-Storage-Queue-Message-Factory:使用Azure存储队列的工厂类示例
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此示例内置于Visual Studio 2017的.NET v 4.62中，但可以在不更改Microsoft WindowsAzure.Storage nuget程序包支持的旧版本.NET和VS的情况下进行向后移植。 此示例是使用WindowsAzure.Storage nuget软件包版本9.10...
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Azure Data Studio是一种数据管理工具，使您可以从Windows，macOS和Linux使用SQL Server，Azure SQL DB和SQL DW。 下载最新的Azure Data Studio版本 平台 请访问我们的以获取更多具体说明。 尝试从main构建最新的...
azure-sql-db-python-rest-api：使用Python，Flask和Azure SQL的REST API
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什么是回归算法？ 回归算法就是对历史数据进行拟合，形成拟合方程。接下来使用该方程对新数据进行预测。如果是一元数据的拟合方程，则拟合一条线，如果数据是二元数据，那么它的拟合方程就是一个拟合平面，对于更高维的数据，它的拟合方程将更加复杂。 什么是回归算法的评估指标？ 对于回归算法，我们评价它的好坏，就是看它的预测结果与我们的真实结果的差异大小。在回归算法中，我们最常用的评估指标有：平均绝对值误差，均方误差，均方根误差，可决系数等。 常见的回归算法的评估指标 平均绝对值误差（MAE） 均绝对值误差就是计算每一个样
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你可能会发现，绘制的点几乎形成了一条对角线，换句话说，x 和 y 之间存在明显的线性关系，因此我们需要找出最适合数据样本的线性函数。 可以使用多种算法来确定此函数，这些算法最终将找到一条与所绘制点的总体方差最小的直线，如下所示： 该线表示一个线性函数，可以将其与任何 x 值一起使用，以应用该线的斜率及其截距（当 x 为 0 时，该线与 y 轴交叉）来计算 y。 在本例中，如果将该线向左延伸，会发现当 x 为 0 时 y 约为 20，并且该线的斜率决定了 x 每向右移动一个单位，y 会增加约 1.7..
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