Запуск R-кодов в Azure ML
Существует возможность запуска R-кодов и Python в Azure ML. В этой короткой статье мы расскажем вам, как можно запускать R-коды, чтобы показать некоторые графики в Azure ML с пакетом ggplot2.
У нас есть набор данных о молочном продукте в США. Этот набор данных содержит данные о производстве сыра, молока и мороженого. Я хочу показать статистическую сводку данных, отобразив на графике минимальное, максимальное, медианное значение, 1 квартал и 3-й квартал производства молока, основываясь на номере месяца и года.
В Azure ML studio есть два узла: «Выполнить скрипты Python и R», как вы можете видеть на изображении ниже.
Набор данных о производстве молока в США показан на рисунке ниже.
Перетащим данный набор данных в среду Azure ML. Затем добавим узел для «Выполнение R-скриптов». У этого узла есть редактор для записи R-кодов.
Первое утверждение касается получения данных с первого входного узла (maml.mapinputport). «Execute R scripts», способные получить три разных узла. Для доступа к каждому узлу мы можем изменить число для «mapInputPort (1)» или 2 или 3.
Сохраняем данные, собранные с первого узла в первом наборе данных. Ссылаемся на пакет «ggplot2», используя «library (ggplot2)». T0 draw boxplot, была использована функция ggplot.
Как вы можете видеть на приведенном выше рисунке, чтобы показать исходный набор данных в выходном узле (первый слева), необходим mapOutputPort.
Нам нужно запустить эксперимент и проверить выходной узел 2, чтобы увидеть результат выполнения. На выходном узле справа отображается блочная диаграмма, относящаяся к производству молока.
Кроме того, вы можете видеть журнал вывода для запуска R-кодов.
