Сложность с преобразованием Python для ML Studio Azure - PullRequest
Новая
       27

Сложность с преобразованием Python для ML Studio Azure

0 голосов
/ 27 ноября 2018

Я пытаюсь преобразовать свой код Python в проект в ML Studio Azure.В основном у меня есть программа на Python, которая выполняет «Классификацию продуктов рынка», используемый алгоритм и логистическую регрессию ниже. 

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

p = Pipeline(steps=[
    ('counts', CountVectorizer(lowercase=True, max_df=0.5, min_df=2, ngram_range=(1, 2))),
    ('lr', LogisticRegression())
])
p.fit(x_train, y_train)

predictions = p.predict_proba(['xbox one x 1tb 4k'])
print(sorted(zip(p.classes_, predictions[1]), key=lambda x:x[1] , reverse=True))

В ML Studio я пробую многоадресную регрессию, Forest, One-Vs-Multi, ноне успехИзучив последнюю статью, я пришел к выводу, что я должен включить n-грамм в проект (если я иду не в ту сторону, дайте мне знать).Но без успеха.Кто-нибудь знает пример учебника / классификации в ML Studio или руководство, какие функции я должен использовать, чтобы получить результат алгоритма python?

...