Esercitazione: Finestra di progettazione: eseguire il training di un modello di regressione senza codice

Eseguire il training di un modello di regressione lineare che prevede i prezzi delle automobili usando la finestra di progettazione di Azure Machine Learning. Questa esercitazione è la prima di una serie in due parti.

Questa esercitazione usa la finestra di progettazione di Azure Machine Learning. Per altre informazioni, vedere Che cos'è la finestra di progettazione di Azure Machine Learning?

Nella prima parte dell'esercitazione si è apprenderà come:

Nella seconda parte dell'esercitazione, si distribuirà il modello come endpoint di inferenza in tempo reale per prevedere il prezzo di qualsiasi automobile in base alle specifiche tecniche inviate.

Crea una nuova pipeline

Le pipeline di Azure Machine Learning organizzano più passaggi di Machine Learning ed elaborazione dati in un'unica risorsa. Le pipeline consentono di organizzare, gestire e riutilizzare flussi di lavoro di Machine Learning complessi in più progetti e utenti.

Per creare una pipeline di Azure Machine Learning, è necessaria un'area di lavoro di Azure Machine Learning. In questa sezione viene descritto come creare entrambe queste risorse.

Creazione di una nuova area di lavoro

Per usare la finestra di progettazione, è necessaria un'area di lavoro di Azure Machine Learning. L'area di lavoro è la risorsa di primo livello per Azure Machine Learning e fornisce una posizione centralizzata da cui gestire tutti gli artefatti creati in Azure Machine Learning. Per istruzioni sulla creazione di un'area di lavoro, vedere Creare risorse dell'area di lavoro.

Creare la pipeline

1. Accedere a ml.azure.com e selezionare l'area di lavoro che si vuole usare.

2. Selezionare Finestra di progettazione ->Classici predefiniti

   

3. Selezionare Crea una nuova pipeline usando i componenti classici predefiniti.

4. Fare clic sull'icona a forma di matita accanto al nome della bozza di pipeline generata automaticamente e rinominarla con Previsione prezzi automobili. Il nome non deve essere univoco.

Importare i dati

Nella finestra di progettazione sono disponibili diversi set di dati di esempio con cui sperimentare. Per questa esercitazione, usare Automobile price data (Raw).

1. A sinistra del canvas della pipeline è presente un riquadro di set di dati e componenti. Selezionare Componente ->Dati di esempio.

2. Selezionare il set di dati Automobile price data (Raw) e trascinarlo nel canvas.

   

Visualizzare i dati

È possibile visualizzare i dati per comprendere il set di dati che verrà usato.

1. Fare clic con il pulsante destro del mouse su Dati prezzi automobili (Raw) e selezionare Visualizza in anteprima i dati.

2. Selezionare le diverse colonne nella finestra dei dati per visualizzare le informazioni relative a ciascuna.

   Ogni riga rappresenta un'automobile e le variabili associate a ogni automobile sono rappresentate da colonne. In questo set di dati sono presenti 205 righe e 26 colonne.

Preparazione dei dati

I set di dati in genere richiedono una pre-elaborazione prima dell'analisi. Durante l'ispezione del set di dati si potrebbe aver notato che mancano alcuni valori. Per consentire al modello di analizzare correttamente i dati, è necessario eseguire la pulizia di questi valori mancanti.

Rimuovere una colonna

Quando si esegue il training di un modello, occorre fare qualcosa in merito ai dati mancanti. In questo set di dati, la colonna normalized-losses ha molti valori mancanti, pertanto verrà esclusa completamente dal modello.

1. Nel riquadro di set di dati e dei componenti a sinistra del canvas, fare clic su Componente e cercare il componente Seleziona colonne nel set di dati.

2. Trascinare il componente Seleziona colonne nel set di dati nel canvas. Eliminare il componente sotto il componente del set di dati.

3. Connettere il set di dati Dati prezzi automobili (Raw) al componente Seleziona colonne nel set di dati. Trascinare dalla porta di output del set di dati, ovvero il piccolo cerchio nella parte inferiore del set di dati nel canvas, alla porta di input di Seleziona colonne nel set di dati, ovvero il piccolo cerchio nella parte superiore del componente.

   Suggerimento

   Viene creato un flusso di dati attraverso la pipeline quando si connette la porta di output di un componente a una porta di input di un'altra.

   

4. Selezionare il componente Seleziona colonne nel set di dati.

5. Fare clic sull'icona a forma di freccia in Impostazioni, a destra del canvas, per aprire il riquadro dei dettagli del componente. In alternativa, è possibile fare doppio clic sul componente Seleziona colonne nel set di dati per aprire il riquadro dei dettagli.

6. Selezionare Modifica colonna a destra del riquadro.

7. Espandere l'elenco a discesa Nomi colonne accanto a Includi e selezionare Tutte le colonne.

8. Selezionare il segno + per aggiungere una nuova regola.

9. Nel menu a discesa selezionare Escludi e Nomi colonne.

10. Immettere normalized-losses nella casella di testo.

11. Nell'angolo in basso a destra selezionare Save (Salva) per chiudere il selettore di colonne.

    

12. Nel riquadro dei dettagli del componente Seleziona colonne nel set di dati, espandere Informazioni sul nodo.

13. Selezionare la casella di testo Commento e immettere Escludi perdite normalizzate.

    I commenti verranno visualizzati nel grafo per facilitare l'organizzazione della pipeline.

Pulire i dati mancanti

Dopo la rimozione della colonna normalized-losses, il set di dati contiene ancora colonne con valori mancanti. È possibile rimuovere i dati mancanti rimanenti usando il componente Pulisci dati mancanti.

1. Nel riquadro di set di dati e componenti a sinistra del canvas, fare clic su Componente e cercare il componente Pulisci dati mancanti.

2. Trascinare il componente Pulisci dati mancanti nel canvas della pipeline. Connetterlo al componente Seleziona colonne nel set di dati.

3. Selezionare il componente Pulisci dati mancanti.

4. Fare clic sull'icona a forma di freccia in Impostazioni, a destra del canvas, per aprire il riquadro dei dettagli del componente. In alternativa, è possibile fare doppio clic sul componente Pulisci dati mancanti per aprire il riquadro dei dettagli.

5. Selezionare Modifica colonna a destra del riquadro.

6. Nella finestra Columns to be cleaned (Colonne da pulire) visualizzata espandere il menu a discesa accanto a Include (Includi). Selezionare All columns (Tutte le colonne)

7. Seleziona Salva

8. Nel riquadro dei dettagli del componente Pulisci dati mancanti in Modalità pulizia, selezionare Rimuovi riga intera.

9. Nel riquadro dei dettagli del componente Pulisci dati mancanti, espandere Informazioni sul nodo.

10. Selezionare la casella di testo Commento e immettere Rimuovi righe di valori mancanti.

    La pipeline avrà ora un aspetto analogo al seguente:

    

Eseguire il training di un modello di Machine Learning

Dopo aver creato i componenti per elaborare i dati, è possibile configurare i componenti di training.

Poiché si vuole stimare il prezzo, ovvero un numero, è possibile usare un algoritmo di regressione. Per questo esempio si userà un modello di regressione lineare.

Suddividere i dati

La divisione dei dati è un'attività comune in Machine Learning. I dati dovranno essere divisi in due set di dati separati. Un set di dati eseguirà il training del modello e l'altro ne verificherà le prestazioni.

1. Nei set di dati e nella tavolozza dei componenti a sinistra del canvas fare clic su Componente e cercare il componente Divisione dati.

2. Trascinare il componente Dividi dati nel canvas della pipeline.

3. Connettere la porta sinistra del componente Pulisci dati mancanti al componente Dividi dati.

   Importante

   Assicurarsi che la porta di output sinistra di Pulisci dati mancanti si connetta a Dividi dati. La porta sinistra contiene i dati puliti. La porta destra contiene i dati rimossi.

4. Selezionare il componente Dividi dati.

5. Fare clic sull'icona a forma di freccia in Impostazioni, a destra del canvas, per aprire il riquadro dei dettagli del componente. In alternativa, è possibile fare doppio clic sul componente Dividi dati per aprire il riquadro dei dettagli.

6. Nel riquadro dei dettagli Dividi dati, impostare la Frazione di righe nel primo set di dati di output su 0,7.

   Con questa opzione, per il training del modello verrà usato il 70% dei dati, mentre il restante 30% verrà usato per i test. Il set di dati del 70% sarà accessibile tramite la porta di output sinistra. I dati rimanenti saranno disponibili tramite la porta di output destra.

7. Nel riquadro dettagli Divisione dati espandere Informazioni nodo.

8. Selezionare la casella di testo Commento e immettere Dividi il set di dati in set di training (0,7) e set di test (0,3).

Eseguire il training del modello

Eseguire il training del modello assegnando un set di dati che include il prezzo. L'algoritmo crea un modello che spiega la relazione tra le caratteristiche e il prezzo come presentato dai dati di training.

1. Nel riquadro di set di dati e componenti a sinistra del canvas, fare clic su Componente e cercare il componente Regressione lineare.

2. Trascinare il componente Regressione lineare nel canvas della pipeline.

3. Nel riquadro di set di dati e componenti a sinistra del canvas, fare clic su Componente e cercare il componente Esegui il training del modello.

4. Trascinare il componente Esegui il training del modello nel canvas della pipeline.

5. Connettere l'output del componente Regressione lineare all'input sinistro del componente Esegui il training del modello.

6. Connettere l'output dei dati di training (porta sinistra) del componente Dividi dati all'input destro del componente Esegui il training del modello.

   Importante

   Assicurarsi che la porta di output sinistra di Dividi dati si connetta a Esegui il training del modello. La porta sinistra contiene il set di training. La porta destra contiene il set di test.

   

7. Selezionare il componente Esegui il training del modello.

8. Fare clic sull'icona a forma di freccia in Impostazioni, a destra del canvas, per aprire il riquadro dei dettagli del componente. In alternativa, è possibile fare doppio clic sul componente Esegui il training del modello per aprire il riquadro dei dettagli.

9. Selezionare Modifica colonna a destra del riquadro.

10. Nella finestra Etichetta colonna visualizzata, espandere il menu a discesa e selezionare Nomi di colonna.

11. Nella casella di testo immettere price per specificare il valore che verrà previsto dal modello.

    Importante

    Assicurarsi di immettere esattamente il nome della colonna. Usare l'iniziale maiuscola per price.

    La pipeline dovrebbe avere un aspetto simile al seguente:

    

Aggiungere il componente Assegna un punteggio al modello

Dopo aver eseguito il training del modello usando il 70% dei dati, è possibile usarlo per assegnare punteggi al restante 30% e verificarne il funzionamento.

1. Nel riquadro di set di dati e componenti a sinistra del canvas, fare clic su Componente e cercare il componente Assegna un punteggio al modello.

2. Trascinare il componente Assegna un punteggio al modello nel canvas della pipeline.

3. Connettere l'output del componente Esegui il training del modello alla porta di input sinistra di Assegna un punteggio al modello. Connetti l'output dei dati di test (porta destra) del componente Dividi dati alla porta di input destra di Assegna un punteggio al modello.

Aggiungere il componente Valuta modello

Usare il componente Valuta modello per valutare il punteggio del modello con il set di dati di test.

1. Nel riquadro di set di dati e componenti a sinistra del canvas, fare clic su Componente e cercare il componente Valuta modello.

2. Trascinare il componente Valuta modello nel canvas della pipeline.

3. Connettere l'output del componente Assegna un punteggio al modello all'input sinistro di Valuta modello.

   La pipeline finale avrà un aspetto analogo al seguente:

   

Inviare la pipeline

1. Selezionare Configura e invia nell'angolo superiore destro per inviare la pipeline.

   

2. Verrà quindi visualizzata una procedura guidata dettagliata. Seguire la procedura guidata per inviare il processo della pipeline.

   

Nel passaggio Informazioni di base è possibile configurare l'esperimento, il nome visualizzato del processo, la descrizione del processo e così via.

Nel passaggio Input e output è possibile configurare gli input/output promossi al livello pipeline. In questo esempio sarà vuoto perché non è stato promosso alcun input/output a livello di pipeline.

In Impostazioni di runtimeè possibile configurare l'archivio dati predefinito e l'ambiente di calcolo predefinito della pipeline. Si tratta dell'archivio dati/ambiente di calcolo predefinito per tutti i componenti della pipeline. Si noti tuttavia che se si imposta un archivio dati o un ambiente di calcolo diverso per un componente in modo esplicito, il sistema rispetta l'impostazione del livello di componente. In caso contrario, usa l'impostazione predefinita.

Il passaggio Rivedi e invia è l'ultimo passaggio per esaminare tutte le configurazioni prima dell'invio. Se si invia la pipeline, la procedura guidata ricorderà l'ultima configurazione.

Dopo aver inviato il processo della pipeline, nella parte superiore verrà visualizzato un messaggio con un collegamento al dettaglio del processo. È possibile selezionare questo collegamento per esaminare i dettagli del processo.

Visualizzare le etichette dei punteggi

Nella pagina dei dettagli del processo è possibile controllare lo stato, i risultati e i log del processo della pipeline.

Al termine del processo, è possibile visualizzare i risultati del processo della pipeline. Prima di tutto, esaminare le previsioni generate dal modello di regressione.

1. Fare clic con il pulsante destro del mouse sul componente Assegna un punteggio al modello e selezionare Visualizza in anteprima i dati>Set di dati con punteggio assegnato per visualizzarne l'output.

   Qui è possibile visualizzare i prezzi stimati e i prezzi effettivi dai dati di test.

   

Valutare i modelli

Usare Evaluate Model (Valutazione modello) per verificare le prestazioni del modello sottoposto a training nel set di dati di test.

1. Fare clic con il pulsante destro del mouse sul componente Valuta modello e selezionare Visualizza in anteprima i dati>Risultati della valutazione per visualizzarne l'output.

Per il modello vengono visualizzate le seguenti statistiche:

• Errore assoluto medio (MAE): media degli errori assoluti. Un errore è la differenza tra il valore stimato e quello effettivo.
• Root Mean Squared Error (RMSE, radice errore quadratico medio): radice quadrata della media degli errori quadratici delle stime effettuate sul set di dati di test.
• Relative Absolute Error(errore assoluto relativo): media degli errori assoluti relativamente alla differenza assoluta tra i valori effettivi e la media di tutti i valori effettivi.
• Relative Squared Error(errore quadratico relativo): media degli errori quadratici relativamente alla differenza quadratica tra i valori effettivi e la media di tutti i valori effettivi.
• Coefficiente di determinazione: noto anche come valore R quadro, questa metrica statistica indica il grado di adattamento dei dati a un modello.

Per ogni statistica di errore, sono preferibili i valori più piccoli. Un valore più piccolo indica che le stime sono più vicine ai valori effettivi. Per il coefficiente di determinazione, più il valore si avvicina a uno (1,0) più le stime sono precise.

Pulire le risorse

Saltare questa sezione se si vuole continuare con la parte 2 dell'esercitazione relativa alla distribuzione di modelli.

Eliminare tutto

Se non si prevede di usare le risorse create, eliminare l'intero gruppo di risorse per evitare addebiti.

1. Nel portale di Azure, selezionare Gruppi di risorse nella parte sinistra della finestra.

   

2. Nell'elenco selezionare il gruppo di risorse creato.

3. Selezionare Elimina gruppo di risorse.

Se si elimina il gruppo di risorse, vengono eliminate anche tutte le risorse create nella finestra di progettazione.

Eliminare singole risorse

Nella finestra di progettazione in cui è stato creato l'esperimento eliminare le singole risorse selezionandole e quindi selezionando il pulsante Elimina.

La destinazione di calcolo creata qui viene ridimensionata automaticamente a zero nodi quando non viene usata, Questa azione viene intrapresa per ridurre al minimo gli addebiti. Se si vuole eliminare la destinazione di calcolo, eseguire le operazioni seguenti:

La registrazione dei set di dati nell'area di lavoro può essere annullata selezionando ogni set di dati e quindi Annulla registrazione.

Per eliminare un set di dati, passare all'account di archiviazione tramite il portale di Azure o Azure Storage Explorer ed eliminare manualmente tali asset.

Passaggi successivi

Nella seconda parte si apprenderà come distribuire il modello come endpoint in tempo reale.