Exportar una tabla de recuento

Exporta la tabla de recuento de una transformación guardada para su uso con nuevos datos

Categoría: aprendizaje con recuentos

Nota

Se aplica a: machine learning Studio (clásico)

Este contenido solo pertenece a Studio (clásico). Se han agregado módulos similares de arrastrar y colocar al diseñador de Azure Machine Learning. Obtenga más información en este artículo comparativa de las dos versiones.

Información general sobre el módulo

En este artículo se describe cómo usar el módulo Exportar tabla de recuento en Azure machine learning Studio (clásico). El módulo Exportar tabla de recuento se proporciona por motivos de compatibilidad con los experimentos que usan la tabla de recuento de compilaciones en desuso y los módulos Caracterizador de recuento en desuso.

Cuando se usa el nuevo módulo de transformación de recuento de compilaciones para crear características basadas en recuentos, el módulo genera un conjunto de caracterizar y una transformación que crea características a partir de los recuentos. Mediante el módulo Exportar tabla de recuento , puede separar las características basadas en recuentos de la salida de este módulo más reciente en metadatos de recuento y en una tabla de recuento. Estos formatos de salida se usaron anteriormente en módulos desusados:

Para obtener información general sobre las tablas de recuento y cómo se usan para crear características, consulte aprendizaje con recuentos.

En el caso de todos los experimentos nuevos, se recomienda usar los siguientes módulos:

Cómo configurar la tabla de recuento de exportación

  1. En Azure Machine Learning Studio (clásico), abra el experimento en el que desea utilizar la tabla de recuento importada.

  2. Busque la transformación de recuento guardada y agréguela al experimento.

  3. Conecte la salida de la transformación de recuento guardada ( transformación con etiqueta) a la tabla de recuento de exportaciones.

  4. Agregue el módulo recuento caracterizador (en desuso) al experimento y conéctelo a las dos salidas de la tabla de recuento de exportaciones.

  5. El módulo Count caracterizador (deprecated) requiere una entrada adicional para el conjunto de datos que desea usar. Conecte el conjunto de DataSet para aplicar la transformación guardada a las salidas.

  6. Establezca los parámetros necesarios para recuento caracterizador (en desuso), incluida la columna de etiqueta, las columnas de recuento, las columnas que se van a usar y las características que se van a generar.

    Debe seleccionar un subconjunto de las columnas que se seleccionaron originalmente para la transformación de recuento. Sin embargo, el módulo Exportar tabla de recuento no proporciona la lista de estas columnas, por lo que debe revisar el experimento original y anotar las columnas que se usaron. Si selecciona una columna que no se usó al crear la transformación, se produce un error.

Ejemplos

Explore ejemplos de características basados en recuentos con estos experimentos de ejemplo en la Azure AI Gallery:

Nota

Si abre un experimento de la Galería creado con las versiones en desuso de los módulos de aprendizaje con recuentos , el experimento se actualiza automáticamente para usar los módulos más recientes.

Entradas esperadas

Nombre Tipo Descripción
Recuento de transformación Interfaz ITransform La transformación de recuento.

Salidas

Nombre Tipo Descripción
Metadatos de recuento Drácula Tabla de datos Los metadatos de los recuentos.
Tabla de recuento Drácula Tabla de datos La tabla de recuento.

Excepciones

Excepción Descripción
Error 0003 Se produce una excepción si una o varias de las entradas son NULL o están vacías.
Error 0086 Se produce una excepción cuando una transformación de recuento no es válida.

Para obtener una lista de los errores específicos de los módulos de Studio (clásico), consulte Machine Learning de los códigos de error.

Para obtener una lista de excepciones de API, consulte códigos de error de la API de REST de machine learning.

Vea también

Aprendizaje con recuentos