在创建 R 模型中安装包 - AzureML答案

【问题标题】：Install packages in Create R Model - AzureML在创建 R 模型中安装包 - AzureML
【发布时间】：2016-11-10 09:55:03
【问题描述】：

目前是否可以在“创建 R 模型”中安装软件包？目前这是 AzureML 的一个巨大限制。

我知道可以在“执行 R 脚本”中执行此操作，但在“执行 R 脚本”中您无法保存模型。

【问题讨论】：

在“创建 R 模型”中需要使用哪些包？
@HarithaThilakarathne Splitstackshape 及其依赖包。

标签： r azure machine-learning r-package azure-machine-learning-studio

【解决方案1】：

在使用 Microsoft Azure 机器学习的 Execute R 脚本 模块时，有可用的预加载包，您可以通过 require() 或 library() 命令调用/使用它们。

要查看 Azure 机器学习支持的 R 包列表，您可以参考this link。

或者，如果您将使用的 R 包不包含在 Azure 机器学习的默认 R 包中，您可以参考this link 了解如何使用外部 R 包进行 Azure 机器学习。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在本地保存模型并将其作为数据集上传。比如

library(kernlab)
rbf <- rbfdot(sigma=0.1)
irisSVM <- ksvm(Species~.,data=iris,type="C-bsvc",kernel=rbf,C=10,prob.model=TRUE)
save(irisSVM, file = "c:/irisSVMmodel.rda")

将其作为新数据集上传到您的执行 R 脚本中：

library(kernlab)
dataset1 <- maml.mapInputPort(1) # class: data.frame
load("./src/irisSVMmodel.rda");
prediction <- predict(irisSVM, dataset1, type="probabilities")
dataframe <- prediction
index <- which.max(dataframe)
df <- colnames(dataframe)
result <- data.frame(df[index])
maml.mapOutputPort("result");

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【讨论】：