AI-900:Microsoft Azure AI Fundamentals試験に向けて part2

#MSLearnの続き(Azure Machine Learning デザイナーを使用して回帰モデルを作成する)

• MSLearnのLINKはこちら

  • Azure Machine Learning デザイナーを使用して回帰モデルを作成する

• データおよびパイプライン（モデル）の作成

  • 説明が少し「？」だったけど、「＋」を押せばすぐ作成されたので、次に進んでいった（下図はパイプライン送信中のもの）
    
  • 調子に乗って（？）英語でやって「行削除」の所を「Remove entire column」にしてたら、Normalize Dataで「そんな列ねぇ」ってエラーが出て怒られた。。。「行削除」は「Remove entire row」ですね。。（下図は編集後に再送信して終わったもの）
    
  • 引き続きなんとか英語で頑張って次のトレーニングパイプラインを作成、こちらは一発で完了
    

• モデルの評価

  • 結果、RAEとR2においてはいいモデルだが、MAE、RMSE、RSEではいい値が出なかったという結果になりました。
    
    • 参考(機械学習の回帰における評価指標に関して学ぼう！)

• 推論パイプラインの作成

  • 入力データから「価格」を排除し、モデルを利用して価格を推定
  • pythonも織り交ぜるようになり、3つの入力データに対する予想価格が表示された
    

• サービスとしてのテスト

  • エンドポイントと主キーが作成されるので、サンプルソースでテスト（↓は一部）
  • うまくいけばこんな形で予測値が表示されて、これにてトレーニング終了（小テストもあるよ）
    

endpoint = 'YOUR_ENDPOINT' #Replace with your endpoint
key = 'YOUR_KEY' #Replace with your key

import urllib.request
import json
import os

# Prepare the input data
data = {
    "Inputs": {
        "WebServiceInput0":
        [