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用于情绪分析和文本分析的 Amazon Machine Learning 平台的灵活性或支持性如何？

完成训练并生成模型后，模型大小会根据使用的数据集和算法而有所不同。我想知道（“通常”）模型大小可以变化的范围（以 MB 为单位）。

Amazon ML将模型大小的限制设置在 1 MB 到 1GB 之间。

问题主要围绕收集有关组织生成的模型的平均大小是多少的信息？组织生成的大多数模型的大小是多少？

相关领域的任何指针都会有所帮助。

我正在使用 Amazon Web Service 机器学习服务进行试点，但我有一些疑问。

我使用了二元分类器模型，在我看来，所得结果的直方图与数值结果不匹配。根据直方图，假阳性的分布高于真阴性的分布，但数值结果并未呈现这种行为。

• 778 个真阳性
• 15,178 个真阴性
• 6,663 个误报
• 173个假阴性

任何人都可以对此事提出一些见解吗？

谢谢，

当我datasource通过下面的 python 脚本创建一个时，我的至少一个属性有 100% 的缺失值。当我datasource通过 AWS ML 控制面板手动创建并应用相同的属性类型时，没有一个值丢失。我如何从 s3 创建数据源有问题吗？

我在 AWS 中创建了一个模型

包含按日期的销售记录

例如

类型：销售，时间：2016-08-01，成功：1（1是布尔值）

我想预测从最近日期（2016-08-01）起 1 个月后的销售额

这意味着 Type=Sale AND Time >2016-08-01 和 Success=1 的组合

任何想法如何实现这一目标

感谢你

使用 Visual Studio 和 AWS .NET V 3.0。

我正在尝试执行实时预测操作，并验证基本设置是否有效，我首先执行一个 GetMLModel() 工作并返回端点（文档中的某处提到将该结果用作服务端点，但与控制台中列出的相同）。状态为“READY”，到目前为止一切顺利。

异常发生在“Prediction P = RTP.Predict(Data)”下方的行中。数据包含一个包含所有预测值的字典。

错误： 使用错误代码 UnknownOperationException 和 Http 状态代码 BadRequest 发出请求时出错。服务未返回更多错误信息。

（显然将xxx替换为相关值）:)

我想知道我是否可以在亚马逊机器学习上构建一个推荐系统。似乎这并不容易（根据https://forums.aws.amazon.com/thread.jspa?messageID=617667），我认为亚马逊是否是最好的解决方案。

也许有人有推荐系统的经验并且知道如何在 Amazon ML 上构建它？

如果没有，你能给我推荐一些我可以使用的其他 SaaS 吗？

我在 Amazon ML 中有一个训练有素的模型，它可以识别多个类别的一段文本。例如，如果将一段文本提供给 Amazon ML，如果这段文本是“主题”、“内容”等类别，它将返回。

我想知道是否可以发送全文并得到回复，告诉我主题是什么，内容是什么。

我创建了一个数据源并在 Amazon Machine Learning 中训练了机器学习模型。数据驻留在用于创建数据源的 S3 中。但是，我的应用程序每秒都会向 S3 添加新数据，因此我需要一种方法来生成数据源并定期训练模型。

有没有办法可以实现这一目标？

任何帮助表示赞赏。

我正在使用 Amazon Machine Learning Studio 的二进制分类算法，其中我已根据我的要求将分数阈值调整为 0.01。因此，预测分数高于 0.01 的所有记录都应预测为 1。然而，在进行实时预测时，尽管计算出的预测分数大于 0.01，但预测标签返回为 0。

有人可以向我解释为什么在进行预测时没有应用调整后的阈值吗？