AI: 开始学习AI-- Machine Learning 六,发布和使用 预测WebService(Predictive Web Service)

AI: 开始学习AI-- Machine Learning 。六,发布和使用预测 WebService(Predictive Web Service)

之前创建了几个模型,这次在Azure 把创建的模型发布出去,然后做一个如何调用的示例。

之前做了一个糖尿病的预测分类模型,我现在把这个分类模型发布出去,

  • 首先确认,我们已经发布的内容已经完成且没有错误。并确认发布数据是合理的、可用的。
  • 下图是我要发布的糖尿病分类模型。1,每个模块的在右下角,都有一个绿色的小对勾,是逻辑、配置正确的。2,要检查数据的逻辑和输出是否有效,正确。由于这我之前的一个学习示例,我证明他是正确。下一步发布一个Webservice

  • 然后单击,下侧的SET UP WEB SERVICE,在弹出的选项里,选择Predictive Web Service[Recommended]

  • 发布成功之前,这里多了一个标签,Predictive experiment. 而且还出现了一个名字Diabetes [Predictive Exp.]。修改它为Diabetes Predictor
  • 在中间操作区域多了输入和输出 Web Services input 和Web Services Output

  • 先来说Diabetes.csv 这个数据吧,这里的数据是代表已经确认是否患糖尿病的相关信息,已经不需要再预测了。要做预测分析,这个数据是没有意义的。所有删除这个数据集。
  • 找到enter data manual 拖到操作区域然后进行编辑操作。配置DataFormat CSV 在HasHeader 
  • 然后在Data处录入下图内容;
  • 所有内容如下
PatientID,Pregnancies,PlasmaGlucose,DiastolicBloodPressure,TricepsThickness,SerumInsulin,BMI,DiabetesPedigree,Age
1882185,9,104,51,7,24,27.36983156,1.350472047,43
1662484,6,73,61,35,18.74367404,1.074147566,75
1228510,4,115,50,29,243,34.69215364,0.741159926,59

写入了这段代码后,运行不通过发现一个错误。

让我们来分析这个错误,新加的代码里没有“diabetic”这个列,也没有这个数据。

其实在我们可以看到,下面的代码里并没有Diabetic 这个列,所以在下面的所有操作,以这个列作为条件的都会报错,回到这个实验里,去排查一下。发现在三处包含Diabetic,2个Normalize Data 和 Train Model


  • 我直接从Normalize 里删除Diabetic 在Train Model 里,把Diabetic 换成PatientID。之后运行一下,运行成功了。
  • 验证一下,在Score Model 单击Visulize 看一下数据。

  • 从上图能看到。这里的输出并不正确,不能作为有效预测。我们继续添加一个新Apply Sql Transformation。
  • 然后配置一下,在SQL Query Script里配置如下信息,
SELECT PatientID,Physician,[Scored Labels] AS DiabetesPrediction,[Scored Probabilities] AS Probability
FROM t1;

这里预测了一个概率,输入结果如下。[Scored Labels] 使用 DiabetesPrediction 命名。[Scored Probabilities] 使用Probability 命名。


下一步,我们发布Web Service,在操作界面的最下边找到 Deploy Web Service [New] Preview

  • 配置信息如下:
  • 修改Web Service Name 为 DiabetesProdicto。
  • Price Plan 为AIMLPlan。


然后单击:Deploy表示这个糖尿病的预测Web Service 已经发布完成。

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