在Azure上的笔触谓词
在这个项目中,我们将创建两个模型:
一种使用自动ML;
一种自定义模型,其超参数使用HyperDrive进行了调整。 然后,我们将比较两个模型的性能并部署性能最佳的模型。
项目设置与安装
可选:如果您的项目有任何特殊的安装步骤,则应在此处放置它。 要将这个项目变成一个专业的项目组合项目,建议您解释一下如何在AzureML中设置此项目。
数据集
我们使用了的(可预测中风事件的11个临床特征)
根据世界卫生组织(WHO)的数据,中风是全球第二大死亡原因,约占总死亡人数的11%。 该数据集用于根据输入参数(例如性别,年龄,各种疾病和吸烟状况)预测患者是否可能中风。 数据中的每一行都提供有关患者的相关信息。
概述:属性信息
id:唯一标识符
性别:“男”,“女”或“其他”
年龄:患者年龄
高血压:如果患者没有高血压,则为0;如果患者患有高血压,则为1
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