阿里云 |机器学习基础任务快速入门教程

3.切换到字段信息栏，如下图所示，可以查看输入表的字段名、数据类型和前100行数据的数值分布。

1.数据准备完成后，单击组件，在工具和数据预处理文件夹下将SQL脚本、类型转换、归一化组件拖到画布中，并拼接成如下实验。

2.单击SQL脚本组件，在画布右侧的SQL脚本输入栏中输入sql语句，根据每个字段的含义将字符型转为数值。

select age,
(case sex when 'male' then 1 else 0 end) as sex,
(case cp when 'angina' then 0  when 'notang' then 1 else 2 end) as cp,
trestbps,
chol,
(case fbs when 'true' then 1 else 0 end) as fbs,
(case restecg when 'norm' then 0  when 'abn' then 1 else 2 end) as restecg,
thalach,
(case exang when 'true' then 1 else 0 end) as exang,
oldpeak,
(case slop when 'up' then 0  when 'flat' then 1 else 2 end) as slop,
ca,
(case thal when 'norm' then 0  when 'fix' then 1 else 2 end) as thal,
(case status  when 'sick' then 1 else 0 end) as ifHealth
from  ${t1};

3.单击数据转换组件，在画布右侧的字段设置页签，单击转换为double类型的列下方的选择字段，选择全部字段，将字段类型转换为double。

4.单击归一化组件，在画布右侧的字段设置页签，选择全部字段。完成后单击画布下方的运行，系统将自动开始运行实验，在运行过程中可右键查看各组件的输出。

5.在数据预处理文件夹下，将拆分组件拖到画布中，并拼接运行，如下图所示。

说明：此步骤的目的是将数据拆分成两份，80%作为模型训练集，20%作为模型预测集。

四.数据可视化

1.在统计分析文件夹下，将全表统计组件拖入画布中，连接并运行，如下图所示。

2.待实验运行结束后，右键单击全表统计，选择查看数据，可看到数据的全表统计信息，如下图所示。

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五.算法建模

1.在机器学习->二分类文件夹下，将逻辑回归二分类组件拖入画布。

2.在右侧的字段设置页签，将目标列设置为“ifhealth”，训练特征列选择除目标列以外的全部列，并拼接运行，如下图所示。

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六.模型评估

1.在机器学习文件夹下，将预测组件拖入画布，并连接对应的组件流和数据流，如下图所示。

2.在机器学习->评估文件夹下，将二分类评估组件拖入画布。在画布右侧的字段设置页签，将原始标签列列名设置为“ifhealth”，并连接对应的组件流和数据流。

3.单击运行。完成后右键单击二分类评估组件，选择查看评估报告，单击图表页签，得到不同参数下训练的LR模型的ROC曲线，如下图所示。

（编辑：西安站长网）

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