模型评估案例一 例2.2

机器学习2.2.zip

1. 进入算盘-应用开发，点击导入-选择下载好的流程包完成导入。

2. 进入项目，点击运行-调试，等待项目开始运行。
3. 选中机器学习组件，在参数设置面板中，点击配置-新窗口打开。
4. 在组件列表-数据集中拖出文件上传，上传数据集。

chap2_ex2.2.csv

5. 在组件列表-数据预处理中拖出拆分训练集，在参数设置面板中设置训练集比例为0.7，用于构建分类器模型，其余数据将用作待预测数据。

6. 在组件列表-算法模型-分类中拖出逻辑回归，在参数设置面板中设置特征字段为“0”，标签字段为“class”，将求解器设置为“liblinear”。

7. 在组件列表-算法模型-分类中拖出逻辑回归，在参数设置面板中设置特征字段为“0”，标签字段为“class”，勾选“是否启用交叉验证”，设置交叉验证分裂样本数量为10，以实现10折交叉验证法。

8. 在组件列表-模型评估中拖出两个多分类模型评估，设置评估指标数值输出为“confusion_matrix”，标签字段输入框输入“class”，预测字段输入框输入“prediction”。

9. 各组件接线如下图所示

10. 单击部署。右击多分类模型评估，单击打开评估结果（数值）以查看评估结果。