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有一个名为SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique）的模块增加了欠采样数据的样本数量，我想我们应该选择一个表示不足的特征（要预测的特征）。如何选择它？似乎没有选择列的选项。

我们正在尝试创建一个 Azure ML Web 服务，该服务将接收 (.csv) 数据文件，进行一些处理，并返回两个相似的文件。最近添加到 azure ML 平台的 Python 支持非常有用，我们能够成功移植我们的代码，在实验模式下运行它并发布 Web 服务。

使用“批处理”API，我们现在能够将文件从 blob-storage 定向到服务并获得所需的输出。但是，小文件（几 KB）的运行时间比在本地机器上慢得多，更重要的是，对于稍大的输入数据文件（40MB），该过程似乎永远不会返回。在我的本地机器上处理同一文件的时间不到 1 分钟。

我的问题是你是否能看到我们做错了什么，或者是否有办法加快速度。这是实验的 DAG 表示：

这是应该设置实验的方式吗？

我了解 Office 365 位于单独的域中，并且 live id（Microsoft 帐户）用于消费者应用程序。

但 Office 365 帐户能否获得实时/Microsoft 服务？

问题是我们尝试对 Office 365 应用程序和 Azure ML（与 Microsoft 帐户一起使用）进行 SSO，但由于域不同，我无法在网络上找到任何适当的帮助或流程。

我们可以使用我们的公司域创建一个真实帐户，但我们可以在真实帐户上创建一个联盟吗？例如，在 Office 365 上，我们创建了一个 @.com 联盟并能够对其进行 SSO，我们如何对真实帐户进行同样的操作？

我手头有一个数据集，其中有一列字符串格式的 DateTime，例如。

a 只是列中的一个值。

如果我在 Azure 机器学习工作室中使用元数据编辑器，它将无法工作并且会抱怨它无法进行转换（从字符串到日期时间）。我想这与格式有关。所以我正在尝试以下操作：

现在 .NET 肯定可以进行转换，我的意思是像 Convert.ToDateTime() 这样的方法。但是，当我将 Python 脚本的输出可视化时，我发现 String 已更改为 'Tue Sep 22, 1998 None'，这很奇怪。有谁知道它有什么问题？我在下面附上了python代码的摘录：

我们正在我们的 Azure 实例中设置 Azure 机器学习。我们的 SQL Server 位于虚拟机上，使用 ACL 限制访问

我们已经在机器学习中广泛寻找要添加到 ACL 的虚拟 IP 或 IP，但我们找不到它。

我们已经通过在我们的 ACL 中输入 0.0.0.0/0 来测试访问权限，这允许访问 ML，但显然这并不安全，我们也不希望继续这样做。

提前致谢。

有没有办法从 azure ml 连接到 URL 并获取它的内容

我的代码：

是否需要进行任何更改才能连接到 URL

错误：

或者是否需要对 azure ml 设置进行任何更改

我想在 Azure ML 中缓存成功执行的部分流（标记为刻度），以便下次运行将从同一点开始。任何帮助都是可观的。

目前我正在使用 azure 机器学习。我用两种类型的数据集训练我的 ML，它们只不过是带有地址和没有地址的网页内容

培训输入：

如果我使用任何其他方法，我正在使用二类贝叶斯分类对它们进行分类

给定输入：

获得的输出：

预期输出：

我的实验看起来像：

我已经在谷歌和 stackoverflow 上寻找答案，但我似乎找不到它。我正在尝试将 azure 实验的输出获取到应用程序。我已经使用ibuildapp和谷歌表单制作了应用程序。如何使用来自 google 表单的输入，将其传递给 azure 并获得输出以显示在应用程序上？

如果我们已经安装了 nltk zip 文件，然后我们想使用 python 脚本安装相同的设置，那么我们该怎么做呢？

我已经创建了 zip 文件并将所有包保存在其中，然后从 python 脚本中导入它