Componente para especificar datos manualmente

En este artículo se describe un componente del diseñador de Azure Machine Learning.

Utilice el componente Introducción manual de datos para crear un conjunto de datos pequeño escribiendo valores. El conjunto de datos puede tener varias columnas.

Este componente puede ser útil en escenarios como los siguientes:

• Generación de un pequeño conjunto de valores para las pruebas.
• Creación de una lista breve de etiquetas.
• Escritura de una lista de nombres de columna para su inserción en un conjunto de datos.

Crear un conjunto de datos

1. Agregue el componente Introducción manual de datos a la canalización. Puede encontrar el componente en la categoría Entrada y salida de datos de Azure Machine Learning.

2. Para DataFormat, seleccione una de las siguientes opciones. Estas opciones determinan cómo se deben analizar los datos proporcionados. Los requisitos para cada formato varían en gran medida, por lo que debe asegurarse de leer los temas relacionados.

   • ARFF: El formato de archivo de relación de atributos, usado por Weka.
   • CSV: formato de valores separados por comas. Para obtener más información, consulte Convert to CSV (Convertir a CSV).
   • SVMLight: Formato usado por Vowpal Wabbit y otros marcos de aprendizaje automático.
   • TSV: formato de valores separados por tabulaciones.

   Si elige un formato y no proporciona datos que cumplan las especificaciones de formato, se produce un error en tiempo de ejecución.

3. Haga clic dentro del cuadro de texto Datos para empezar a escribir datos. Los formatos siguientes requieren una atención especial:

   • CSV: para crear varias columnas, pegue texto separado por comas o escriba varias columnas utilizando comas entre los campos.

     Si selecciona la opción HasHeader, puede usar la primera fila de valores como encabezado de columna.

     Si anula la selección de esta opción, se usarán los nombres de columnas (Col1, Col2, etc.). Puede agregar o cambiar los nombres de columnas más adelante mediante Editar metadatos.

   • TSV: para crear varias columnas, pegue texto separado por tabulaciones o escriba varias columnas utilizando tabulaciones entre los campos.

     Si selecciona la opción HasHeader, puede usar la primera fila de valores como encabezado de columna.

     Si anula la selección de esta opción, se usarán los nombres de columnas (Col1, Col2, etc.). Puede agregar o cambiar los nombres de columnas más adelante mediante Editar metadatos.

   • ARFF: pegue en un archivo de formato ARFF existente. Si escribe los valores directamente, no olvide agregar el encabezado opcional y los campos de atributos requeridos al principio de los datos.

     Por ejemplo, las filas de encabezado y de atributo siguientes pueden agregarse a una lista simple. El encabezado de columna sería SampleText. Tenga en cuenta que no se admite el tipo Cadena.

     % Title: SampleText.ARFF  
     % Source: Enter Data component  
     @ATTRIBUTE SampleText NUMERIC  
     @DATA  
     \<type first data row here>  
     

   • SVMLight: escriba o pegue los valores con el formato SVMLight.

     Por ejemplo, en el ejemplo siguiente se representa el primer par de líneas del conjunto de datos Blood Donation, en formato SVMight:

     # features are [Recency], [Frequency], [Monetary], [Time]  
     1 1:2 2:50 3:12500 4:98   
     1 1:0 2:13 3:3250 4:28   
     

     Al ejecutar el componente Introducción manual de datos, estas líneas se convierten en un conjunto de datos de columnas y valores de índice como sigue:

     Col1	Col2	Col3	Col4	Etiquetas
     0.00016	0.004	0.999961	0.00784	1
     0	0.004	0.999955	0.008615	1

4. Utilice la tecla ENTRAR después de cada fila para iniciar una nueva línea.

   Si presiona ENTRAR varias veces para agregar varias filas finales vacías, estas filas se quitarán o recortarán.

   Si crea filas con valores que faltan, siempre puede filtrarlas más adelante.

5. Conecte el puerto de salida a otros componentes y ejecute la canalización.

   Para ver el conjunto de datos, haga clic con el botón derecho en el componente y seleccione Visualizar.

Pasos siguientes

Vea el conjunto de componentes disponibles para Azure Machine Learning.