Zastosuj składnik przekształcania

W tym artykule opisano składnik w projektancie Azure Machine Learning.

Ten składnik służy do modyfikowania wejściowego zestawu danych na podstawie wcześniej obliczonego przekształcenia. Ten składnik jest niezbędny w przypadku konieczności zaktualizowania przekształceń w potokach wnioskowania.

Jeśli na przykład użyto wyników z do normalizacji danych treningowych przy użyciu składnika Normalize Data (Normalizacja danych ), warto użyć wartości z-score obliczonej na potrzeby trenowania w fazie oceniania. W Azure Machine Learning można zapisać metodę normalizacji jako przekształcenie, a następnie użyć polecenia Zastosuj przekształcenie, aby zastosować wynik z do danych wejściowych przed ocenianiem.

Jak zapisywać przekształcenia

Projektant umożliwia zapisywanie przekształceń danych jako zestawów danych , dzięki czemu można ich używać w innych potokach.

  1. Wybierz składnik przekształcania danych, który został pomyślnie uruchomiony.

  2. Wybierz kartę Dane wyjściowe i dzienniki .

  3. Znajdź dane wyjściowe przekształcenia i wybierz zestaw danych Register (Zarejestruj zestaw danych ), aby zapisać go jako składnik w kategorii Zestawy danych w palecie składników.

Jak używać zastosuj transformację

  1. Dodaj składnik Zastosuj przekształcenie do potoku. Ten składnik można znaleźć w sekcji Ocena oceniania & modelu palety składników.

  2. Znajdź zapisane przekształcenie, którego chcesz użyć w obszarze Zestawy danych na palecie składników.

  3. Połączenie dane wyjściowe zapisanego przekształcenia na lewym porcie wejściowym składnika Apply Transformation.

    Zestaw danych powinien mieć dokładnie ten sam schemat (liczba kolumn, nazw kolumn, typów danych) co zestaw danych, dla którego najpierw zaprojektowano przekształcenie.

  4. Połączenie dane wyjściowe zestawu danych żądanego składnika do odpowiedniego portu wejściowego składnika Zastosuj transformację.

  5. Aby zastosować przekształcenie do nowego zestawu danych, prześlij potok.

Ważne

Aby upewnić się, że zaktualizowane przekształcenie potoków trenowania jest również możliwe w potokach wnioskowania, należy wykonać poniższe kroki za każdym razem, gdy w potoku trenowania jest aktualizowana transformacja:

  1. W potoku trenowania zarejestruj dane wyjściowe polecenia Select Columns Transform as a dataset (Wybieranie przekształcenia kolumn jako zestaw danych). Register dataset of component output
  2. W potoku wnioskowania usuń składnik TD- i zastąp go zarejestrowanym zestawem danych w poprzednim kroku. Replace TD component

Następne kroki

Zobacz zestaw składników dostępnych do Azure Machine Learning.