Zusammenführen einer Zähltransformation

Erstellt einen Satz an Merkmalen auf Grundlage einer Anzahltabelle

Kategorie: lernen mit Anzahlen

Hinweis

Gilt für: Machine Learning Studio (klassisch)

Dieser Inhalt bezieht sich nur auf Studio (klassisch). Ähnliche Drag & Drop-Module wurden Azure Machine Learning-Designer hinzugefügt. Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel zum Vergleich der beiden Versionen.

Modulübersicht

In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie das Modul Merge count Transform in Azure Machine Learning Studio (klassisch) verwenden, um zwei Sätze von count-basierten Features zu kombinieren. Durch das Zusammenführen von zwei Sätzen verwandter Zählungen und Features können Sie die Abdeckung und die Verteilung der Features potenziell verbessern.

Das Erlernen von Zahlen ist besonders nützlich für große Datasets mit Features für hohe Kardinalität. Die Möglichkeit, mehrere Datasets in count-basierten Featuresätzen zu kombinieren, ohne die Datasets erneut verarbeiten zu müssen, vereinfacht die Erfassung von Statistiken für sehr große Datasets und die Anwendung auf neue Datasets. Beispielsweise können count Tables verwendet werden, um Informationen über Terabyte von Daten zu erfassen. Sie können diese Statistiken erneut verwenden, um die Genauigkeit von Vorhersagemodellen in kleinen Datasets zu verbessern.

Um zwei Sätze von count-basierten Features zusammenzuführen, müssen die Features mithilfe von Tabellen erstellt werden, die das gleiche Schema aufweisen. das heißt, beide Sätze müssen dieselben Spalten verwenden und dieselben Namen und Datentypen aufweisen.

Konfigurieren der Transformation für Zusammenschluss Anzahl

  1. Um die Transformation für zusammenführungsanzahl verwenden zu können, müssen Sie mindestens eine count-basierte Transformation erstellt haben, und diese Transformation muss in Ihrem Arbeitsbereich vorhanden sein. Wenn Sie eine count-basierte Transformation aus einem anderen Experiment gespeichert haben, suchen Sie in der Gruppe Transformationen . Wenn Sie die Transformation im aktuellen Experiment erstellt haben, verbinden Sie die Ausgaben der folgenden Module:

  2. Fügen Sie das Modul Merge count Transform zum Experiment hinzu, und verbinden Sie eine Transformation mit jeder Eingabe.

    Tipp

    Die zweite Transformation ist eine optionale Eingabe – Sie können die gleiche Transformation zweimal verbinden oder keine Verbindung mit dem zweiten eingabeport herstellen.

  3. Wenn das zweite DataSet nicht gleichzeitig mit dem ersten gewichtet werden soll, geben Sie einen Wert für den Zerfalls Faktor an. Der Wert, den Sie eingeben, gibt an, wie der Satz von Features aus der zweiten Transformation gewichtet werden soll.

    Beispielsweise gewichtet der Standardwert 1 beide Funktions Sätze gleichermaßen. Der Wert "0,5" bedeutet, dass die Funktionen in der zweiten Menge die Hälfte der Gewichtung der ersten Menge aufweisen würden.

  4. Fügen Sie optional eine Instanz des Moduls Apply Transformation hinzu, und wenden Sie die Transformation auf ein DataSet an.

Beispiele

Beispiele für die Verwendung dieses Moduls finden Sie in den Azure AI Gallery:

Erwartete Eingaben

Name Typ BESCHREIBUNG
Transformation für Vorheriges zählen ITransform-Schnittstelle Die zu bearbeitende Transformation zum zählen
Transformation für neue Zählung ITransform-Schnittstelle Die hinzu zufügende Transformation zum zählen (optional)

Modulparameter

Name Typ Range Optional BESCHREIBUNG Standard
Zerfalls Faktor Float Erforderlich 1.0 f Der Zerfalls Faktor, der mit der Zähl Transformation am rechten eingabeport multipliziert werden soll.

Ausgaben

Name Typ BESCHREIBUNG
Transformation für zusammengeführte Zählung ITransform-Schnittstelle Die zusammengeführte Transformation

Ausnahmen

Ausnahme Beschreibung
Fehler 0003 Eine Ausnahme tritt auf, wenn mindestens eine Eingabe NULL oder leer ist.
Fehler 0086 Eine Ausnahme tritt auf, wenn eine Zähltransformation ungültig ist.

Weitere Informationen

Lernen mit Zählungen