本文介绍 Azure 机器学习设计器中的一个组件。
使用此组件创建基于 AutoML 文本多标签分类的机器学习模型。
多标签文本分类适用于可能为每个示例分配多个标签的用例，而在单标签多类文本分类中，每个示例标有一个最可能的类。
配置方式
此组件针对文本数据训练 NLP 分类模型。 文本分类是一项监督式学习任务，它需要一个标记的数据集，其中包含一个标签列，而该列在所有行中都有一个值。
此模型需要一个训练数据集和一个验证数据集。 这些数据集必须采用 ML 表格式。
将 AutoML 文本多标签分类组件添加到管道。
指定想要模型输出的目标列
指定你希望 AutoML 用于衡量你的模型成功与否的主要指标。
（可选）选择数据集包含的语言。 单击此链接获取受支持语言的完整列表。
（可选）可以配置超参数。 请访问此链接，获取可配置的超参数完整列表
（可选）可以配置作业扫描设置。 请访问此链接，详细了解每个可配置的参数。
（可选）可以配置作业限制设置。 请访问此链接，详细了解这些设置。
后续步骤
请参阅 Azure 机器学习可用的组件集。