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在 Azure ML 中，我想通过已发布的 Web 服务将数据输入到模型中。告诉 Web 服务的方法，据我所知，它有一个“输入数据”框进入与 Web 服务相同的输入。

然后，您可以在“输入数据”属性中设置数据格式：

我希望该列表是任意长度的样本数组。如果您的输入是：

这没关系，但理想情况下，如果我可以将它们发送为：

是否有正确的语法来实现这一点？

您知道如何解释 RAE 和 RSE 值吗？我知道 COD 接近 1 是一个好兆头。这是否表明增强决策树回归是最好的？

我在 Azure 中构建了一个 ML 模型，并且我的大部分数据转换/特征生成步骤都是在 R 中执行的。首先，我在 R 本身中转换了数据（工作速度更快）并将创建的 csv 上传到 ML studio。

现在我的模型已经完成，我尝试在 ML Studio 本身中运行 R 代码，而不是手动上传转换后的数据集。它运行完美。但是，当我比较生成的数据集（上传的数据集和创建的数据集）时，它们会有所不同。这些列具有不同的方法、格式和模型执行较少。实际的数据条目/单元格看起来不错。

我觉得这与列的格式有关，所以我尝试了将列转换为字符类型，或者将结果数据集转换为 csv（在 ML Studio 中）并让 ML Studio 弄清楚如何格式化它们。

到目前为止，还没有结果。

有没有人已经面临这个问题？解决办法是什么？

有谁知道Azure 机器学习或 R 语言中的汉字文本挖掘是否支持？

谢谢。

我正面临一个最烦人的行为，即 R 脚本在 R Studio 中运行良好，并在 Azure ML 中生成错误。

我首先认为这是关于输入和输出的差异，但正如您在下面的脚本中看到的那样，我删除了对输入和输出的依赖关系。

错误是由调用产生的chartr：“旧”比“新”长。

任何输入表示赞赏。

如何在 Azure ML 上的 Python 脚本中访问从 Web 服务发送的全局参数（“GlobalParameters”）？

我试过了：

但没有成功。

编辑：示例

就我而言，我正在通过 Web 服务发送一个声音文件（作为样本列表）。我还想发送一个采样率和每个样本的位数。我已经成功配置了 Web 服务（我认为）来获取这些参数，所以 GlobalParameters 现在看起来像：

但是，我无法从 Python 脚本访问这些变量，无论是 asGlobalParameters["sampleRate"]还是 as sampleRate。可能吗？它们存储在哪里？

在本次演讲https://channel9.msdn.com/Events/Ignite/2015/BRK3550中，演讲者提到 Azure ML 服务最初有一个不同的名称。

到目前为止，我的堆栈和谷歌搜索没有显示任何结果。有人偶然知道吗？

编辑：我正在谈论的片段从 56:00 开始，长达几秒钟。

当我尝试测试我的 Azure ML 模型时，我收到以下错误：“错误代码：InternalError，Http 状态代码：500”，因此机器学习服务内部似乎出现了故障。如何解决此错误？

如果我在 Hadoop 集群或 SQL Elastic DB 中有数据，ML 是将这些数据带到 ML 服务器上，还是将其留在 Hadoop/sql 上并在那里运行分析？

我在 Azure 机器学习中运行我的 R 脚本时遇到问题，我收到 Rcpp 包的错误：

找不到对象“.rcpp_warning_recorder”

在 SO 上搜索似乎可以通过升级 Rcpp tp latst 版本来解决问题。AML 的 Rcpp 版本是 11.2，而 CRAN 的最新版本是 12.0。有谁知道 AML 中的预安装包是否可以更新到最新版本？

谢谢并恭祝安康