Прогнозирование Azure ML постоянно

Я использую модель машинного обучения Azure, доступную по адресу https://gallery.azure.ai/Experiment/Weather-prediction-model-1 для разработки механизма прогнозирования на основе температуры и влажности. Я не вносил никаких изменений в существующую модель и не вводил данные из симулятора. Выходные данные прогноза застревают на уровне 0,489944100379944. Я взял более 17 тысяч образцов, и все же прогноз остается постоянным при этом значении.

Любая помощь будет принята с благодарностью.

Примечание. - Это моя первая работа с ML


azure machine-learning data-science azure-machine-learning-studio machine-learning-model
person Sudeep Hazra    schedule 28.04.2018    source источник
comment
Как выглядят данные симулятора, которые вы прогнозируете?   -  person Jon    schedule 29.04.2018
comment
Симулятор отправляет строку JSON.   -  person Sudeep Hazra    schedule 29.04.2018
comment
Можете ли вы привести образец данных, чтобы мы могли увидеть, что может происходить?   -  person Jon    schedule 29.04.2018
comment
1. Пример сообщения от IoT выглядит следующим образом { "messageId": 222, "deviceId": "Raspberry Pi Web Client", "temperature": 31.47257074688408, "humidity": 66.25091368292911 } 2. Я загрузил образцы данных обучения по адресу github.com/sudeephazra/python-introduction/blob/master/ 3. Кроме того, я загрузил образец файла приложений Excel из Azure ML по адресу github.com/sudeephazra/python-introduction/blob/master/ Пожалуйста, дайте мне знать, если потребуется дополнительная информация.   -  person Sudeep Hazra    schedule 29.04.2018
comment
Запрос, который я использую в своем задании Stream Analytics, - WITH azureml AS ( select EventEnqueuedUtcTime,temperature, humidity, azureml(temperature, humidity) as result from raspberrypi3 ) select System.TimeStamp time, cast(result.temperature as float) as temperature, cast(result.humidity as float) as humidity, cast(result.[Scored Probabilities] as float) as chance, result.[Scored Labels] scored_label INTO MyIoT FROM azureml. Выходные данные правильно фиксируют значение result.tempera и result.humidity, но прогноз неверен. :(   -  person Sudeep Hazra    schedule 29.04.2018
comment
Я использую селекторы столбцов, чтобы выбрать только температуру и влажность для прогноза. Подпись функции azureml ( temperature NVARCHAR(MAX) , humidity NVARCHAR(MAX) ) RETURNS RECORD   -  person Sudeep Hazra    schedule 29.04.2018
comment
Можете ли вы попробовать эту модель и посмотреть, дает ли она лучшие результаты?   -  person Jon    schedule 29.04.2018
comment
Неа. Все тот же. :( Я думаю, что мой вызов функции делает что-то не так. Но я не могу свалить вину на функцию, потому что она возвращает мне температуру и влажность, только прогноз застревает в одной точке. Но когда я тестирую ML модель из ML Studio; прогноз действительно меняется, как и ожидалось; в зависимости от входных данных.   -  person Sudeep Hazra    schedule 29.04.2018
comment
Блин :(. Может дело в самих входных данных?   -  person Jon    schedule 29.04.2018
comment
Позвольте нам продолжить это обсуждение в чате.   -  person Sudeep Hazra    schedule 29.04.2018

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Это было вызвано обучающим набором данных. Набор данных содержал символы в столбцах влажности и температуры. Это привело к тому, что модель ожидала символов, но работала с числами с плавающей запятой. Я очистил набор данных и убедился, что в столбцах температуры и влажности есть только поплавки. Затем я использовал эти обучающие данные для модели и уф !!!! Теперь все работает.

person Sudeep Hazra    schedule 30.04.2018