개수 테이블 내보내기
중요
Machine Learning Studio(클래식)에 대한 지원은 2024년 8월 31일에 종료됩니다. 해당 날짜까지 Azure Machine Learning으로 전환하는 것이 좋습니다.
2021년 12월 1일부터 새로운 Machine Learning Studio(클래식) 리소스를 만들 수 없습니다. 2024년 8월 31일까지는 기존 Machine Learning Studio(클래식) 리소스를 계속 사용할 수 있습니다.
- ML Studio(클래식)에서 Azure Machine Learning으로 기계 학습 프로젝트 이동에 대한 정보를 참조하세요.
- Azure Machine Learning에 대한 자세한 정보.
ML Studio(클래식) 설명서는 사용 중지되며 나중에 업데이트되지 않을 수 있습니다.
새 데이터에 사용하기 위해 저장된 변환에서 개수 테이블을 내보냅니다.
범주: 개수가 있는 Learning
모듈 개요
이 문서에서는 Machine Learning Studio(클래식)에서 테이블 내보내기 모듈을 사용하는 방법을 설명합니다. 테이블 내보내기 모듈은 사용되지 않는 빌드 수 테이블 및 사용되지 않는 Count Featurizer 모듈을 사용하는 실험과의 이전 버전과의 호환성을 위해 제공됩니다.
새 빌드 계산 변환 모듈을 사용하여 개수 기반 기능을 만드는 경우 모듈은 기능화된 데이터 세트와 개수에서 기능을 만드는 변환 을 모두 출력합니다. 테이블 내보내기 모듈을 사용하여 이 최신 모듈의 개수 기반 기능 출력을 개수 메타데이터 및 개수테이블로 구분할 수 있습니다. 이러한 출력 형식은 더 이상 사용되지 않는 이전 모듈에서 사용되었습니다.
개수 테이블 및 해당 테이블이 기능을 만드는 데 사용되는 방법에 대한 일반적인 내용은 Counts를 사용한 Learning 참조하세요.
모든 새 실험의 경우 다음 모듈을 사용하는 것이 좋습니다.
내보내기 개수 테이블을 구성하는 방법
Machine Learning Studio(클래식)에서 가져온 개수 테이블을 사용할 실험을 엽니다.
저장된 개수 변환을 찾아 실험에 추가합니다.
저장된 개수 변환(레이블이 지정된 변환)의 출력을 내보내기 테이블로 커넥트.
실험에 Count Featurizer(사용되지 않음) 모듈을 추가하고 내보내 기 개수 테이블의 두 출력에 연결합니다.
Count Featurizer(사용되지 않음) 모듈에는 기능화하려는 데이터 세트에 대한 추가 입력이 필요합니다. 데이터 세트를 커넥트 저장된 변환을 출력에 적용합니다.
레이블 열, 개수 열, 추천할 열 및 출력할 기능을 포함하여 Count Featurizer(사용되지 않음)에 필요한 매개 변수를 설정합니다.
원래 계산 변환에 대해 선택된 열의 하위 집합을 선택해야 합니다. 그러나 테이블 내보내기 모듈은 이러한 열 목록을 제공하지 않으므로 원래 실험을 검토하고 사용된 열을 기록해 두어야 합니다. 변환을 만들 때 사용되지 않은 열을 선택하면 오류가 발생합니다.
예
Azure AI 갤러리에서 이러한 샘플 실험을 사용하여 개수 기반 기능화의 예를 살펴봅니다.
비행 지연 예측: 개수 기반 기능화가 매우 큰 데이터 세트에서 유용할 수 있는 방법을 보여 줍니다.
counts를 사용하는 Learning: NYC 택시 데이터를 사용한 다중 클래스 분류: 다중 클래스 예측 태스크에서 개수 기반 기능을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
counts를 사용하는 Learning: NYC 택시 데이터를 사용한 이진 분류: 이진 분류 작업에서 개수 기반 기능을 사용합니다.
참고
더 이상 사용되지 않는 버전의 Learning Counts 모듈을 사용하여 만든 갤러리 실험을 열면 최신 모듈을 사용하도록 실험이 자동으로 업그레이드됩니다.
예상 입력
| Name | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
| 변환 계산 | ITransform 인터페이스 | 계산 변환입니다. |
출력
| Name | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
| Dracula count metadata(Dracula 개수 메타데이터) | 데이터 테이블 | 개수의 메타데이터입니다. |
| Dracula count table(Dracula 개수 테이블) | 데이터 테이블 | 개수 테이블입니다. |
예외
| 예외 | 설명 |
|---|---|
| 오류 0003 | 하나 이상의 입력이 null이거나 비어 있으면 예외가 발생합니다. |
| 오류 0086 | 계산 변환이 잘못된 경우 예외가 발생합니다. |
Studio(클래식) 모듈과 관련된 오류 목록은 Machine Learning 오류 코드를 참조하세요.
API 예외 목록은 Machine Learning REST API 오류 코드를 참조하세요.