AI: 开始学习AI-- Machine Learning 。六，发布和使用预测 WebService(Predictive Web Service)
之前创建了几个模型，这次在Azure 把创建的模型发布出去，然后做一个如何调用的示例。
之前做了一个糖尿病的预测分类模型，我现在把这个分类模型发布出去，
- 首先确认，我们已经发布的内容已经完成且没有错误。并确认发布数据是合理的、可用的。
- 下图是我要发布的糖尿病分类模型。1，每个模块的在右下角，都有一个绿色的小对勾，是逻辑、配置正确的。2，要检查数据的逻辑和输出是否有效，正确。由于这我之前的一个学习示例，我证明他是正确。下一步发布一个Webservice
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- 然后单击，下侧的SET UP WEB SERVICE，在弹出的选项里，选择Predictive Web Service[Recommended]
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- 发布成功之前，这里多了一个标签，Predictive experiment. 而且还出现了一个名字Diabetes [Predictive Exp.]。修改它为Diabetes Predictor
- 在中间操作区域多了输入和输出 Web Services input 和Web Services Output
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- 先来说Diabetes.csv 这个数据吧，这里的数据是代表已经确认是否患糖尿病的相关信息，已经不需要再预测了。要做预测分析，这个数据是没有意义的。所有删除这个数据集。
- 找到enter data manual 拖到操作区域然后进行编辑操作。配置DataFormat CSV 在HasHeader
- 然后在Data处录入下图内容；
- 所有内容如下
PatientID,Pregnancies,PlasmaGlucose,DiastolicBloodPressure,TricepsThickness,SerumInsulin,BMI,DiabetesPedigree,Age 1882185,9,104,51,7,24,27.36983156,1.350472047,43 1662484,6,73,61,35,18.74367404,1.074147566,75 1228510,4,115,50,29,243,34.69215364,0.741159926,59
写入了这段代码后，运行不通过发现一个错误。
让我们来分析这个错误，新加的代码里没有“diabetic”这个列，也没有这个数据。
其实在我们可以看到，下面的代码里并没有Diabetic 这个列，所以在下面的所有操作，以这个列作为条件的都会报错，回到这个实验里，去排查一下。发现在三处包含Diabetic，2个Normalize Data 和 Train Model
- 我直接从Normalize 里删除Diabetic 在Train Model 里，把Diabetic 换成PatientID。之后运行一下，运行成功了。
- 验证一下，在Score Model 单击Visulize 看一下数据。
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- 从上图能看到。这里的输出并不正确，不能作为有效预测。我们继续添加一个新Apply Sql Transformation。
- 然后配置一下，在SQL Query Script里配置如下信息，
SELECT PatientID,Physician,[Scored Labels] AS DiabetesPrediction,[Scored Probabilities] AS Probability FROM t1;
这里预测了一个概率，输入结果如下。[Scored Labels] 使用 DiabetesPrediction 命名。[Scored Probabilities] 使用Probability 命名。
下一步，我们发布Web Service，在操作界面的最下边找到 Deploy Web Service [New] Preview
- 配置信息如下：
- 修改Web Service Name 为 DiabetesProdicto。
- Price Plan 为AIMLPlan。
然后单击：Deploy表示这个糖尿病的预测Web Service 已经发布完成。
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