【文件属性】：
文件名称：AzureMLEngineerSubmission:Udacity NanoDegree Azure ML工程师的提交文件
文件大小：1.05MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-28 04:38:25
JupyterNotebook
在Azure中优化ML管道
概述
该项目是Udacity Azure ML Nanodegree的一部分。 在此项目中，我们使用Python SDK和Scikit-learn模型进行二进制分类，以构建和优化Azure ML HyperDrive管道。 然后将该模型与Azure AutoML运行进行比较。
概括
用1-2句话来解释问题陈述：例如，“此数据集包含有关……我们试图预测……的数据”。采用了Hyper和AutoML概念验证的样本数据集“ bankmarketing_train.csv”来自 。 数据包含个人客户属性（年龄，工作，婚姻状况），贷款详细信息和期限以及宏观经济指标。 目标列y是客户是否已订阅定期存款。
用1-2个句子说明解决方案：例如，“性能最佳的模型是...” ，获得的最佳准确性得分为0.9167。 最好的模型是Azure AutoML选择的VotingEnsemble
【文件预览】：
AzureMLEngineerSubmission-main
----train.py(3KB)
----udacity-project.ipynb(93KB)
----README.md(5KB)
----outputs()
--------best_automl_model.joblib(2.27MB)
--------best_hd_model.joblib(1KB)