Управление преобразованием данных

В этой статье описываются модули в Машинное обучение Azure Studio (классическая модель), которые можно использовать для базовых операций с данными.

Примечание

Применимо к: машинное обучение Studio (классическая модель)

Это содержимое относится только к Studio (классическая модель). Аналогичные модули перетаскивания были добавлены в конструктор Машинное обучение Azure. Дополнительные сведения см. в статье сравнение двух версий.

Машинное обучение Studio (классическая модель) поддерживает задачи, относящиеся к машинному обучению, такие как нормализация или выбор компонентов. Модули в этой категории предназначены для более общих задач.

Задачи обработки данных

Модули в этой категории предназначены для поддержки основных задач управления данными, которые, возможно, потребуется выполнить в Машинное обучение Studio (классическая модель). Следующие задачи являются примерами основных задач управления данными.

  • Объедините два набора данных: с помощью соединений или путем слияния столбцов или строк.
  • Создание новых категорий для группирования данных.
  • Изменение заголовков столбцов, изменение типов данных столбцов или пометка столбцов как компонентов или меток.
  • Проверьте отсутствующие значения и замените их соответствующими значениями.

Примеры

Примеры работы со сложными данными в экспериментах машинного обучения см. в следующих примерах в Коллекция решений ии Azure:

Модули в этой категории

Категория управления преобразованием данных включает следующие модули:

См. также