Azure 机器学习示例

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    1. Azure 机器学习 示例

概述

Azure 机器学习 是微软提供的云端机器学习服务，旨在帮助开发者和数据科学家构建、部署和管理机器学习模型。它提供了一个完整的平台，涵盖了从数据准备到模型训练、评估和部署的整个机器学习生命周期。本文将为初学者提供一系列 Azure 机器学习 示例，帮助您快速上手并了解其核心功能。我们将涵盖一些常见的机器学习任务，例如分类、回归和聚类，并展示如何使用 Azure 机器学习 设计器、自动化机器学习 (AutoML) 和 Python SDK 实现这些任务。

Azure 机器学习的核心组件

在深入示例之前，了解 Azure 机器学习 的核心组件至关重要：

  • **工作区 (Workspace):** Azure 机器学习 的中心枢纽，包含所有资源，如数据集、计算目标、模型和实验。
  • **数据集 (Datasets):** 存储和管理用于训练和评估模型的数据。数据集 可以来自各种来源，包括 Azure Blob 存储、Azure 数据湖存储、SQL 数据库等等。
  • **计算目标 (Compute Targets):** 用于运行机器学习任务的计算资源。计算目标 包括本地计算、Azure 虚拟机、Azure 机器学习计算实例和 Azure Kubernetes 服务 (AKS)。
  • **实验 (Experiments):** 用于跟踪和管理机器学习运行的容器。实验 记录了代码、数据、参数和结果。
  • **管道 (Pipelines):** 将多个机器学习步骤组合成一个可重复的工作流。管道 允许您自动化整个机器学习过程。
  • **模型 (Models):** 训练好的机器学习模型，可以部署到各种环境中。模型 可以用于实时预测或批处理预测。

示例 1：使用 Azure 机器学习 设计器进行分类

Azure 机器学习 设计器 是一个可视化界面，允许您无需编写任何代码即可构建机器学习管道。它特别适合初学者快速上手。

    • 场景：** 预测客户是否会流失(Churn)。
    • 步骤：**

1. **创建工作区:** 在 Azure 门户 中创建一个 Azure 机器学习 工作区。 2. **启动设计器:** 在工作区中打开 Azure 机器学习 设计器。 3. **导入数据集:** 上传包含客户数据的 CSV 文件，例如包含年龄、消费金额、使用时长等特征的数据集。 4. **构建管道:** 使用拖放界面构建管道。 

   * 添加“数据分割”模块，将数据集分割为训练集和测试集。
   * 添加“训练模型”模块，选择一个分类算法，例如“二元分类”或“多类分类”。可以尝试不同的算法，例如 逻辑回归、支持向量机 (SVM) 或 决策树。
   * 添加“评估模型”模块，使用测试集评估模型的性能，例如使用 准确率、精确率、召回率 和 F1 分数。
   * 添加“预测模型”模块，使用训练好的模型对新数据进行预测。

5. **运行管道:** 运行管道并查看结果。 6. **部署模型:** 将训练好的模型部署到 Azure 容器实例 (ACI) 或 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 进行预测。

示例 2：使用自动化机器学习 (AutoML) 进行回归

自动化机器学习 (AutoML) 可以自动搜索最佳机器学习模型和超参数，从而简化模型构建过程。

    • 场景：** 预测房价。
    • 步骤：**

1. **准备数据:** 准备包含房屋特征（例如面积、卧室数量、地理位置）和房价的数据集。 2. **创建实验:** 在 Azure 机器学习 工作区中创建一个新的实验。 3. **配置 AutoML:** 使用 AutoML 配置工具指定以下参数： 

   * **任务类型:** 回归。
   * **目标列:** 房价。
   * **计算目标:** 选择一个 计算目标，例如 Azure 机器学习计算实例。
   * **数据源:** 选择包含房屋特征和房价的数据集。
   * **约束条件:** 设置模型训练的时间限制和性能指标。

4. **运行 AutoML:** 运行 AutoML 任务，自动化机器学习 将自动搜索最佳模型。 5. **评估结果:** 评估 AutoML 搜索到的最佳模型，例如使用 均方误差 (MSE) 或 R 平方 (R^2) 指标。 6. **部署模型:** 将最佳模型部署到云端进行预测。

示例 3：使用 Python SDK 进行聚类

Azure 机器学习 Python SDK 允许您使用 Python 代码与 Azure 机器学习 进行交互。它提供了更高级的控制和灵活性。

    • 场景：** 对客户进行细分。
    • 步骤：**

1. **安装 SDK:** 安装 Azure 机器学习 Python SDK。 2. **连接到工作区:** 使用您的 Azure 订阅 信息连接到 Azure 机器学习 工作区。 3. **加载数据:** 使用 SDK 加载客户数据。 4. **数据预处理:** 对数据进行预处理，例如处理缺失值和标准化特征。 5. **选择聚类算法:** 选择一个聚类算法，例如 K-均值聚类 或 DBSCAN。 6. **训练模型:** 使用 SDK 训练聚类模型。 7. **评估模型:** 评估聚类模型的性能，例如使用 轮廓系数。 8. **可视化结果:** 使用可视化工具（例如 Matplotlib 或 Seaborn）可视化聚类结果。

以下是一个简单的 Python 代码示例，展示了如何使用 K-均值聚类算法：

```python from azureml.core import Workspace, Dataset from sklearn.cluster import KMeans import pandas as pd

  1. 连接到工作区

ws = Workspace.from_config()

  1. 加载数据集

dataset = Dataset.get_by_name(ws, name='customer_data') df = dataset.to_pandas_dataframe()

  1. 数据预处理
  2. ...
  1. 选择 K 值

k = 3

  1. 训练 K-均值模型

kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0, n_init='auto').fit(df)

  1. 获取聚类标签

labels = kmeans.labels_

  1. ... (可视化结果)

```

示例 4：利用管道自动化机器学习流程

管道可以将多个步骤整合起来，实现端到端的自动化机器学习流程。

    • 场景：** 自动训练、评估和部署模型。
    • 步骤：**

1. **创建管道步骤:** 定义管道的每个步骤，例如数据准备、模型训练、模型评估和模型部署。 2. **连接步骤:** 将这些步骤连接起来，形成一个完整的管道。 3. **运行管道:** 运行管道， Azure 机器学习 将自动执行所有步骤。 4. **监控管道:** 监控管道的运行状态和结果。

高级主题和技术

结论

Azure 机器学习 提供了一个强大的平台，用于构建、部署和管理机器学习模型。通过使用 Azure 机器学习 设计器、自动化机器学习 (AutoML) 和 Python SDK，您可以快速上手并解决各种机器学习问题。希望这些示例能够帮助您开始您的 Azure 机器学习 之旅。

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