Добавление строк
Важно!
Поддержка Студии машинного обучения (классической) будет прекращена 31 августа 2024 г. До этой даты рекомендуется перейти на Машинное обучение Azure.
Начиная с 1 декабря 2021 года вы не сможете создавать новые ресурсы Студии машинного обучения (классической). Существующие ресурсы Студии машинного обучения (классическая версия) можно будет использовать до 31 августа 2024 г.
- См. сведения о перемещении проектов машинного обучения из ML Studio (классической) в Машинное обучение Azure.
- См. дополнительные сведения о Машинном обучении Azure.
Поддержка документации по ML Studio (классической) прекращается, а сама документация может не обновляться в будущем.
Добавляет набор строк из входного набора данных в конец другого набора данных.
Категория: Преобразование или управление данными
Примечание
применимо к: только Машинное обучение Studio (классическая модель)
Подобные модули перетаскивания доступны в конструкторе машинного обучения Azure.
Обзор модуля
в этой статье описывается, как использовать модуль добавления строк в Машинное обучение Studio (классическая модель) для сцепления двух наборов данных. В процессе объединения строки второго набора данных добавляются в конец первого набора данных.
Соединение строк применяется в следующих сценариях.
Объединение в одной таблице серии статистических оценок для упрощения создания отчета.
Объединение разных используемых наборов данных для создания окончательного набора.
Как использовать модуль "Добавление строк"
Для сцепления строк из двух наборов данных строки должны иметь одну и ту же схему. то есть одинаковое число столбцов и данные одинакового типа в них.
Перетащите модуль Добавить строки в свой эксперимент. его можно найти в разделе " Преобразование данных" в категории " операции ".
Подключите наборы данных к двум входным портам. Набор данных, который необходимо добавить, должен быть подключен ко второму (правому) порту.
Запустите эксперимент. Число столбцов в выходном наборе данных должно равняться сумме строк в обоих входных наборах.
Если вы добавите один набор данных в качестве обоих входных в модуль Добавление строк, набор данных продублируется.
Технические примечания
В этом разделе описаны подробные сведения о реализации и часто задаваемые вопросы.
При добавлении строк нельзя отфильтровать исходный набор данных. Если использовать модуль Добавление строк, все строки из обоих входных наборов данных объединяются.
Если нужно добавить только несколько строк, используйте секционирование и выборку , чтобы определить условие фильтрации строк и создания набора данных только с нужными строками.
Примеры
Примеры использования этого модуля см. в Коллекция решений ии Azure:
Оценка спроса: сочетает результат вычисления нескольких моделей в один набор данных и передает их в сценарий Execute R для пользовательской обработки.
Обнаружение рака молочной железы. наборы данных, содержащие полезные функции, очищаются, а затем объединяются с помощью команды " Добавить строки", " Добавить столбцы" и " соединить данные".
Прогнозирование производительности учащихся: использует команду " Добавить строки " для объединения результатов пользовательских метрик, которые вычисляются с помощью команды " Применить математическую операцию".
Прогнозирование временных рядов: использует скрипты R для создания пользовательских метрик, а затем объединяет их в одну таблицу с помощью команды Добавить строки.
Ожидаемые входные данные
| Имя | Тип | Описание |
|---|---|---|
| Набор данных 1 | Таблица данных | Набор данных, строки которого должны первыми войти в выходной набор |
| Набор данных 2 | Таблица данных | Набор данных, строки которого должны быть добавлены к первому набору |
Выходные данные
| Имя | Тип | Описание |
|---|---|---|
| Набор данных результатов | Таблица данных | Набор данных, содержащий все строки из входных наборов данных |
Исключения
| Исключение | Описание |
|---|---|
| Ошибка 0003 | Исключение возникает, если один или несколько входных наборов данных имеют значение NULL или пусты. |
| Ошибка 0010 | Исключение возникает, если входные наборы данных должны содержать столбцы с соответствующими именами, но не содержат. |
| Ошибка 0016 | Исключение возникает, если входные наборы данных, переданные модулю, должны содержать совместимые типы столбцов, но фактически это не так. |
| Ошибка 0008 | Исключение возникает, если параметр находится за пределами диапазона. |
список ошибок, относящихся к модулям студии (классическая версия), см. в разделе Машинное обучение коды ошибок.
список исключений API см. в разделе Машинное обучение REST API коды ошибок.
См. также раздел
Оперирование
Преобразование данных
Список модулей в алфавитном порядке