Pilih Transformasi Kolom
Artikel ini menjelaskan cara menggunakan komponen Pilih Transformasi Kolom di perancang Azure Machine Learning. Tujuan dari komponen Pilih Transformasi Kolom adalah untuk memastikan bahwa kumpulan kolom yang konsisten dan dapat diprediksi digunakan dalam operasi pembelajaran mesin downstream.
Komponen ini berguna untuk tugas-tugas seperti penilaian, yang memerlukan kolom tertentu. Perubahan pada kolom yang tersedia mungkin merusak alur atau mengubah hasilnya.
Anda menggunakan Pilih Transformasi Kolom untuk membuat dan menyimpan sekumpulan kolom. Kemudian, gunakan komponen Terapkan Transformasi untuk menerapkan pilihan tersebut ke data baru.
Cara menggunakan Pilih Transformasi Kolom
Skenario ini mengasumsikan bahwa Anda ingin menggunakan pilihan fitur untuk menghasilkan serangkaian kolom dinamis yang akan digunakan untuk melatih model. Untuk memastikan bahwa pilihan kolom sama untuk proses penilaian, Anda menggunakan komponen Pilih Transformasi Kolom untuk mengambil pilihan kolom dan menerapkannya di tempat lain dalam alur.
Tambahkan himpunan data input ke alur Anda di perancang.
Tambahkan instans Pemilihan Fitur Berbasis Filter.
Hubungkan komponen dan konfigurasikan komponen pilihan fitur untuk secara otomatis menemukan sejumlah fitur terbaik dalam himpunan data input.
Tambahkan instans Latih Model dan gunakan output Pemilihan Fitur Berbasis Filter sebagai input untuk pelatihan.
Penting
Karena pentingnya fitur didasarkan pada nilai dalam kolom, Anda tidak dapat mengetahui sebelumnya kolom mana yang mungkin tersedia untuk input ke Latih Model.
Lampirkan instans dari komponen Pilih Transformasi Kolom.
Langkah ini menghasilkan pilihan kolom sebagai perubahan yang dapat disimpan atau diterapkan ke himpunan data lainnya. Langkah ini memastikan bahwa kolom yang diidentifikasi dalam pilihan fitur disimpan untuk komponen lain untuk digunakan kembali.
Tambahkan komponen Model Skor.
Jangan sambungkan himpunan data input. Sebagai gantinya, tambahkan komponen Terapkan Transformasi, dan hubungkan output dari transformasi pilihan fitur.
Struktur alur harus seperti berikut:
Penting
Anda tidak dapat menerapkan Pemilihan Fitur Berbasis Filter ke himpunan data penilaian dan mendapatkan hasil yang sama. Karena pemilihan fitur didasarkan pada nilai, mungkin memilih kumpulan kolom yang berbeda, yang akan menyebabkan operasi penilaian gagal.
Kirimkan alur.
Proses menyimpan dan kemudian menerapkan pemilihan kolom ini akan memastikan bahwa skema data yang sama tersedia untuk pelatihan dan penilaian.
Langkah berikutnya
Lihat set komponen yang tersedia untuk Azure Machine Learning.