问题描述
我从我运行的棋盘游戏模拟器的 1000 个会话中创建了数据。我试图找出获胜策略是什么，并跟踪了数据中的几个特征。
我将结果加载到 Azure 机器学习图表中，并将数据集连接到使用线性回归的模型。
我单击“训练模型”并转到“查看输出”。单击随后的链接后，我似乎能够找到 9 个文件。我没有看到任何类似“第 9 列是第 1 列的最佳预测因子”或类似内容的内容。
相反，我看到了一个 iLearner 文件，里面有很多我无法阅读的二进制文件。我看到一个架构文件。还有很多关于运行它的 conda 版本以及数据类型和内容的元文件。
我如何查看哪些特征最能说明我指出的标签？
编辑：
按照建议，我添加了评分模型和评估模型。
我确实在评估结果中看到了一些错误指标 -> 可视化。
训练模型有一个视图输出和一个视图日志，但对我来说没有可视化。当我转到“查看输出”时，有很多文件，例如 convert_to_dataset.yaml 和 boosted_decision_tree_regression.yaml。还有一个名为训练模型的目录，其中包含名称为 data_type.json 和 score.py 的文件。似乎都是元数据，而不是“第 1 列最佳预测 X ...”。
我仍然没有看到任何可以最好地预测结果的信息。
解决方法
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