问题标签 [automl]
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machine-learning - 罕见事件的机器学习分类问题总是预测为 0
我有一个机器学习问题。我有一个机器学习分类任务，其中分类是 -1、0 或 1。实际上，绝大多数时间正确分类是 0，大约 1% 的时间，答案是 -1 或 1。
训练时（我正在使用 auto_ml 但我认为这是一个普遍问题）我发现我的模型决定它可以通过每次预测 0 来获得 99% 的准确度。
这是一个已知的现象吗？除了提出更多分类之外，我还能做些什么来解决这个问题？也许是把 0 分成不同的类别。
任何建议或关于下一步阅读内容的指示都将受到赞赏。
谢谢。
python - 从 AutoML PredictResponse 对象返回分数
我正在尝试从我的 google automl PredictResponse 对象中提取分数值。从 API 返回的对象如下所示：
我已经接近使用这个：
返回：
但我仍然不能只得出是或否的分数。
我尝试过使用 simplejson，但 PredictResponse 对象也不能很好地使用它。对象中是否有一个函数可以用来获取是的分数和否的分数？感谢帮助！
python - 从 Python 库为 AutoML、计算机视觉生成不记名令牌
基于此Google 文档，我可以通过在终端中调用它来生成计算机视觉 API 请求gcloud auth application-default print-access-token的令牌。但是，我将从我的 python 代码调用请求，并尝试从 Python 代码生成，如下所示......
该代码基于此文档页面
它确实生成了令牌，但是与工具生成的令牌相比，它的长度不同gcloud。
我知道最简单快捷的脏修复方法是调用os.system('gcloud auth application-default print-access-token'). 但是，如果可能的话，我不想做肮脏的方式，而是想以正确的方式生成令牌。
google-cloud-platform - 为云 AutoML 导入谷歌云时出错
我的机器上安装了所需的库：
但是，当我实际尝试按照说明教程在云存储上设置我的数据集时，我收到一条错误消息，指出未安装该软件包，但显然是：
你能帮忙吗？我在这里想念什么？谢谢
python - 如何在 AutoMLConfig 中将参数传递给 get_data 脚本
我正在尝试在我的 Azure Batch AI 集群上运行 AutoML 实验。我创建了以下 AutoMLConfig
在 get_data python 脚本中，我想从默认数据存储中读取数据。是否有可能将挂载的数据存储作为参数传递给此脚本（类似于 Estimator 和 script_params）：
)
如果没有，谁能告诉我从 get_data 脚本中的默认数据存储中读取数据的最佳方法是什么？
google-cloud-platform - AutoML 自然语言令牌
我正在使用 AutoML Natural Language API 和我的自定义训练模型来预测结果。
为了使用此服务，我通过 Cloud Shell 生成了一个授权令牌，它启用了 api 请求。
因此，我配置/创建了服务帐户并将“automl.editor”规则添加到服务帐户，并且：
-> 导出 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/home/[项目 id]/[json 密钥文件]
->gcloud auth 应用程序默认打印访问令牌
它返回一个有效期为 1 小时的有效令牌。
有没有办法获得更长时间的有效令牌？（或者我必须生成其他？）
https://automl.googleapis.com/[version]/projects/[project id]/locations/[local id]/models/[MODEL ID]:predict
谢谢。
python - 取消自动训练模型时没有名为“automl”的模块
我正在尝试使用我自己的数据集而不是 MNIST 数据集来重现下面的 2 个教程。 https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/service/tutorial-auto-train-models https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/service /tutorial-deploy-models-with-aml
关于 '/notebooks/tutorials/03.auto-train-models.ipynb' 没有问题。我有'model.pkl'。
但是，“/notebooks/tutorials/02.deploy-models.ipynb”在“预测测试数据”单元格中出现以下错误。我想这是“泡菜”和“进口”的问题。
请告诉我解决方案。
cloud - Google Cloud Vision AutoML 预测性能不佳
我已经使用 AutoML 训练了一个自定义的 Google Cloud Vision 模型。该模型的目的是对给定图像的单个标签进行分类。
我已经实现了一个客户端来向他们的 REST API 发送 HTTP 预测请求。这工作得很好，但是获得响应所需的时间是 13 秒。这对我来说似乎非常缓慢和低效。我确信这是由 Google 引起的，因为我对方法调用进行了计时（上传原始图像数据可能需要一些时间，但在他们预先训练的 Cloud Vision 网络上使用相同的图像要快得多）。
有没有其他人遇到过这个问题并找到了解决方案？还是只使用 Tensorflow/Pytorch 训练我自己的模型并依赖于例如 Imagenet 的传输并围绕它构建一个 API 会更好。
automl - 可以使用 Node 应用程序将图像上传到谷歌 AutoML 进行训练吗？
示例：假设我有 10 个图片链接，我想使用 node 应用将此图片链接发布到 AutoML 并上传图片，以便以后对其进行训练。
python - autosklearn.regression.AutoSklearnRegressor 中的参数 'ensemble_size' 似乎没有任何作用，如何正确使用呢？
我正在尝试使用 autosklearn（0.4.1 版）来了解搜索我的回归问题的算法方向。我用来自 sklearn 的波士顿玩具示例数据进行了尝试，效果很好（见下面的代码）。只是它输出一组算法。这很好，但我也希望它告诉我哪种算法最好。
我想我可以通过在 autosklearn.regression.AutoSklearnRegressor 中使用参数“ensemble_size=1”（或零）来实现这一点，但我总是得到一个包含一些加权算法的集合。此外，如果我设置“ensemble_size=5”或更大的数字 1，它会保持整体大小与我根本不设置参数一样，但不是我给出的值。
有谁知道，如果我只是使用错误的合成器，试图实现 autosklearn 包无法实现的目标，或者我是否在这里遗漏了其他东西？
非常感谢您的回答和问候，lgreenalien