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Azure Machine Learning のデザイナーで一つのモデルで複数項目の回帰予測をする方法が知りたいです RRS feed

  • 質問

  • Azure Machine Learning のデザイナーで機械学習モデルを作成しています。

    2020/1/1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
    2019/1/1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
    2018/1/1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11


    といったデータのcsvをトレーニングさせて、一つ目のカラムを除くすべてのカラムを予測するモデルを作ろうとすると、項目毎にTrain Modelを作成しなければならず、この例だと9個ですが、多くのモデルが必要になります。
    1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9を一次配列[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]として渡せばよいかと思ったのですが、データセットの段階では「文字列」として解釈され、「文字列」として解釈されると回帰予測が動作しないので「一つのモデルで複数項目の回帰予測」ができません。

    どのようにデータを渡すと、「一つのモデルで複数項目の回帰予測」をできるでしょうか?

    2020年8月31日 7:37