Трудности с преобразованием Python для ML Studio Azure

Question

Я пытаюсь преобразовать свой код Python в проект в ML Studio Azure. По сути, у меня есть программа на Python, которая выполняет "Классификацию продукта на рынке", используемый алгоритм и логистическую регрессию ниже.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

p = Pipeline(steps=[
    ('counts', CountVectorizer(lowercase=True, max_df=0.5, min_df=2, ngram_range=(1, 2))),
    ('lr', LogisticRegression())
])
p.fit(x_train, y_train)

predictions = p.predict_proba(['xbox one x 1tb 4k'])
print(sorted(zip(p.classes_, predictions[1]), key=lambda x:x[1] , reverse=True))

В ML Studio я пробую Multi-Cast Regression, Forest, One-Vs-Multi, но не успешно. Изучив последнюю статью, я пришел к выводу, что я должен включить n-грамм в проект (если я иду не в ту сторону, дайте мне знать). Но без успеха. Кто-нибудь знает пример учебника / классификации в ML Studio или руководство, какие функции мне следует использовать, чтобы получить результат алгоритма python?