Transformace pro výběr sloupců
Důležité
Podpora studia Machine Learning (Classic) skončí 31. srpna 2024. Doporučujeme do tohoto data přejít na službu Azure Machine Learning.
Od 1. prosince 2021 nebude možné vytvářet nové prostředky studia Machine Learning (Classic). Do 31. srpna 2024 můžete pokračovat v používání stávajících prostředků studia Machine Learning (Classic).
- přečtěte si informace o přesunu projektů strojového učení z ML Studio (classic) do Azure Machine Learning.
- přečtěte si další informace o Azure Machine Learning.
Dokumentace ke studiu ML (Classic) se vyřazuje z provozu a v budoucnu se nemusí aktualizovat.
Vytvoří transformaci, která vybere stejnou podmnožinu sloupců jako v dané datové sadě.
Kategorie: transformace nebo manipulace s daty
Poznámka
platí pro: jenom Machine Learning Studio (classic)
podobné moduly přetažení jsou k dispozici v návrháři Azure Machine Learning.
tento článek popisuje, jak použít modul výběr sloupců transformace v Machine Learning studiu (classic). Účelem modulu transformace sloupce Select je zajistit, aby se v operacích navazujícího strojového učení vždy používala předvídatelná a konzistentní sada sloupců.
Tento modul je zvláště užitečný pro úlohy, jako je například bodování, které vyžadují konkrétní sloupce. Změny v dostupných sloupcích můžou experimenty přerušit nebo změnit výsledky.
Pomocí transformace vybrat sloupce můžete vytvořit a uložit sadu sloupců. Pak použijte modul použít transformaci k použití těchto výběrů pro nová data.
Jak použít transformaci Select Columns
V tomto scénáři se předpokládá, že máte v úmyslu použít výběr funkcí k vygenerování dynamické sady sloupců, které se použijí pro školení modelu. Chcete-li zajistit, aby výběry sloupců byly pro proces bodování stejné, použijte modul Výběr sloupců transformace k zachycení výběrů sloupců a použijte je jinde v experimentu.
Přidejte vstupní datovou sadu do experimentu v studiu (Classic).
Přidejte instanci výběru funkcí založenou na filtrech.
Připojení moduly a nakonfigurujte modul pro výběr funkcí tak, aby automaticky hledal určitý počet nejlepších funkcí ve vstupní datové sadě.
Přidejte instanci výukového modelu a jako vstup pro školení použijte výstup výběru funkcí založeného na filtrech .
Důležité
Vzhledem k tomu, že důležitost funkcí se rozhoduje na základě hodnot ve sloupci, nemůžete předem zjistit, které sloupce mohou být k dispozici pro vstup do modelu výuky.
Nyní připojte instanci transformačního modulu výběr sloupců .
Tím se vygeneruje výběr sloupce jako transformace, která se dá uložit nebo použít pro jiné datové sady. Tento krok zajistí, že sloupce identifikované výběrem funkce budou uloženy pro opakované použití jinými moduly.
Přidejte modul určení skóre modelu .
Nepřipojujte vstupní datovou sadu.
Místo toho přidejte modul použít transformaci a připojte výstup transformace výběru funkce.
Důležité
Pro datovou sadu bodování nelze očekávat použití výběru funkcí založených na filtrech a získat stejné výsledky. Vzhledem k tomu, že výběr funkcí je založený na hodnotách, může zvolit jinou sadu sloupců, což by způsobilo selhání operace bodování.
Spusťte experiment.
Tento proces ukládání a následného výběru sloupce zajišťuje, aby bylo pro účely školení a bodování dostupné stejné schéma dat.
Příklady
Příklady použití tohoto modulu naleznete v Azure AI Gallery:
Výběr sloupců transformace: kompletní návod, který používá tento modul.
Vyfiltrujte funkce a odeberte je ze vstupů bodování: Tento experiment uložte do svého pracovního prostoru, abyste viděli, jak se modul používá v kompletním experimentálním pracovním postupu.
Očekávané vstupy
| Název | Typ | Description |
|---|---|---|
| Datová sada s požadovanými sloupci | Tabulka dat | Datová sada obsahující požadovanou sadu sloupců |
Výstupy
| Název | Typ | Description |
|---|---|---|
| Transformace výběru sloupců | Rozhraní ITransform | Transformace, která vybere stejnou podmnožinu sloupců jako v dané datové sadě. |
Výjimky
| Výjimka | Description |
|---|---|
| Chyba 0003 | K výjimce dojde v případě, že jeden nebo více vstupů má hodnotu null nebo je prázdné. |