我正在研究ML文檔分類問題。有沒有人知道如何在Azure ML中對Tfidf特徵提取和sublinear_tf縮放進行n-gram格式化。TfidfVectorizer和Azlinear_tf縮放在Azure中進行特徵提取ML
在過去，我在使用TfidfVectorizer（請參閱下面的示例）中瞭解了這個inSci-Kit的學習內容，但問題是在AzureML中，我無法使用python模塊顯式定義自己的方法或類，並且不會上傳壓縮的代碼。
我是一個python人，但如果有等價物，我可以使用R.市場上有R樣品，但它依賴於unigrams。
TfidfVectorizer(max_df=.67,min_df=.015,lowercase=False ,sublinear_tf=True,norm='l2',tokenizer=AbstractTokenizer())
最佳， -Ari
歡迎使用AzureML。
對於你定義自己的方法的問題，AzureML是一個可視化的基於流程的ML建模編程工具。它與本地主機上的編程不同。您可以爲不同的數據集過程定義模塊，並通過在兩個模塊之間拖放鏈接來鏈接它們。有關ML Stduio的現有模塊列表，請參閱https://msdn.microsoft.com/en-us/library/azure/dn906033.aspx。你只需要將它們結合起來製作你自己的ML模型。
對於使用Python模塊的問題，AzureML上的Python有一些限制。您不能耗費Python安裝，請參閱https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-execute-python-scripts/#limitations的第4項。
但是，對於R語言，您可以導入尚未安裝在ML Studio中的軟件包。請參閱https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-extend-your-experiment-with-r/#importing-packages。
同時，您也可以在AzureML中創作自定義R模塊。請參閱https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-extend-your-experiment-with-r/#importing-packages。
所以我認爲你可以通過在API install.packages('<pkgs.zip>', ...)上安裝依賴項「unigrams」運行R樣本。
最好的問候。