Sorok hozzáadása
Fontos
A (klasszikus) Machine Learning Studio támogatása 2024. augusztus 31-én megszűnik. Javasoljuk, hogy addig térjen át az Azure Machine Learning használatára.
2021. december 1-től kezdve nem fog tudni létrehozni új (klasszikus) Machine Learning Studio-erőforrásokat. 2024. augusztus 31-ig továbbra is használhatja a meglévő (klasszikus) Machine Learning Studio-erőforrásokat.
- További információ a gépi tanulási projektek a ML Studióból a klasszikusból a Azure Machine Learning.
- További információ a Azure Machine Learning.
A (klasszikus) ML Studio dokumentációjának kivezetése folyamatban van, és a jövőben nem várható a frissítése.
Sorokat fűz hozzá egy bemeneti adatkészletből egy másik adatkészlet végéhez
Kategória: Adatátalakítás /-manipuláció
Megjegyzés
A következőkre vonatkozik: Machine Learning Studio (klasszikus)
Hasonló húzással használható modulok érhetők el Azure Machine Learning tervezőben.
A modul áttekintése
Ez a cikk azt ismerteti, hogyan használható a Machine Learning Studio Sorok hozzáadása modulja két adatkészlet összeadására. Összeadva a második adathalmaz sorait a rendszer hozzáadja az első adatkészlet végéhez.
A sorok össze concatenatione az alábbi forgatókönyvekben lehet hasznos:
Értékelési statisztikákat generált, és a könnyebb jelentéskészítés érdekében egyetlen táblában szeretné őket egyesíteni.
Különböző adatkészletekkel dolgozott, és szeretné kombinálni őket egy végső adatkészlet létrehozásához.
A Sorok hozzáadása használata
Két adatkészlet sorait pontosan ugyanazokkal a sémával kell össze concatenálni. Ez azt jelenti, hogy az oszlopok száma azonos, és ugyanolyan típusú adatok is.
Húzza a Sorok hozzáadása modult a kísérletbe. Ezt az Adatátalakítás alatt, a Manipulálás kategóriában találja .
Csatlakozás az adatkészleteket a két bemeneti portra. A hozzáfűzni kívánt adatkészletnek a második (jobb) porthoz kell csatlakozva lennie.
Futtassa a kísérletet. A kimeneti adatkészlet sorai számának mindkét bemeneti adatkészlet sorai összegének kell lennie.
Ha ugyanazt az adathalmazt a Sorok hozzáadása modul mindkét bemenetéhez hozzáadja, az adatkészlet duplikálva lesz.
Technikai megjegyzések
Ez a szakasz az implementáció részleteit és gyakori kérdéseket ismerteti.
Sorok hozzáadásakor nem szűrheti a forrásadathalmazt. A rendszer mindkét bemeneti adathalmaz összes sorát össze kell adni a Sorok hozzáadása használata esetén.
Ha csak néhány sort szeretne hozzáadni, a Partition (Partíció) és a Sample (Minta) használatával definiálhat egy feltételt, amellyel szűrheti a sorokat, és létrehozhat egy adatkészletet csak a kívánt sorokkal.
Példák
A modul használatára az alábbi Azure AI Gallery:
Igénybecslés: Több modell egyetlen adatkészletben való kiértékelése eredményét egyesíti, és továbbítja azt egy R-szkript végrehajtása egyéni feldolgozásra
Mellrák észlelése: A hasznos funkciókat tartalmazó adathalmazokat a rendszer megtisztítja, majd a Sorok hozzáadása, azOszlopok hozzáadása és az Adatok összekapcsolása funkcióval kombinálja.
Tanulói teljesítmény előrejelzése: A Sorok hozzáadása funkcióval kombinálja a matematikai műveletek alkalmazásával kiszámított egyéni metrikák eredményeit.
Idősor-előrejelzés: R-szkriptekkel hoz létre egyéni metrikákat, majd egyetlen táblában egyesíti őket a Sorok hozzáadása funkcióval.
Várt bemenetek
| Név | Típus | Description |
|---|---|---|
| Adatkészlet1 | Adattábla | Először a kimeneti adatkészlethez hozzáadni kívánt adathalmaz-sorok |
| Adatkészlet2 | Adattábla | Az első adatkészlethez hozzáfűzni kívánt adathalmaz-sorok |
Kimenetek
| Név | Típus | Description |
|---|---|---|
| Eredményadatkészlet | Adattábla | Bemeneti adatkészletek összes sorát tartalmazó adatkészlet |
Kivételek
| Kivétel | Description |
|---|---|
| 0003-as hiba | Kivétel történik, ha egy vagy több bemeneti adatkészlet null vagy üres. |
| 0010-es hiba | Kivétel történik, ha a bemeneti adatkészletek oszlopnevének egyeznie kell, de nem. |
| 0016-os hiba | Kivétel történik, ha a modulnak átadott bemeneti adatkészletek kompatibilis oszloptípusokkal, de nem. |
| 0008-as hiba | Kivétel történik, ha a paraméter nem a tartományon belül van. |
A Studio (klasszikus) moduljaival kapcsolatos hibák listájáért tekintse meg a Machine Learning hibakódokat.
Az API-kivételek listájáért tekintse meg a Machine Learning REST API hibakódokat.