Типы данных модуля машинного обучения

В этой статье описываются типы данных .NET, которые поддерживаются в Студия машинного обучения Microsoft Azure (классическая модель) для внешних данных. В нем также описываются классы пользовательских типов данных, которые используются для передачи данных между модулями в эксперименте.

Таблица типов данных .NET

Модули Машинное обучение Studio (классические) поддерживают следующие типы .NET.

Тип данных .NET Комментарии
Логическое https://msdn.microsoft.com/library/wts33hb3.aspx
Int16 https://msdn.microsoft.com/library/system.int16(v=vs.110).aspx
Int32 https://msdn.microsoft.com/library/06bkb8w2.aspx
Int64 https://msdn.microsoft.com/library/system.int64.aspx
Single https://msdn.microsoft.com/library/system.single(v=vs.110).aspx
Double https://msdn.microsoft.com/library/system.double(v=vs.110).aspx
Строка https://msdn.microsoft.com/library/system.string(v=vs.110).aspx
DATETIME https://msdn.microsoft.com/library/system.datetime(v=vs.110).aspx
DateTimeOffset https://msdn.microsoft.com/library/system.datetimeoffset(v=vs.110).aspx
TimeSpan https://msdn.microsoft.com/library/system.timespan(v=vs.110).aspx
Byte https://msdn.microsoft.com/library/system.byte(v=vs.110).aspx
Byte[] https://msdn.microsoft.com/library/system.byte.aspx
Guid Идентификаторы GUID преобразуются в строки на входе

Таблица пользовательских типов данных

Кроме того, Машинное обучение Studio (классическая модель) поддерживает следующие пользовательские классы данных.

Тип данных Описание
Таблица данных Интерфейс DataTable определяет структуру всех наборов данных, используемых в Машинное обучение Azure.
Интерфейс ICluster Интерфейс Иклустер определяет структуру моделей кластеризации.
Интерфейс IFilter Интерфейс IFilter определяет структуру фильтров обработки цифровых сигналов, применяемых ко всему ряду числовых значений. Фильтры можно создать, а затем сохранить и применить к новому ряду.
Интерфейс ILearner Интерфейс ILearner предоставляет универсальную структуру для определения и сохранения аналитических моделей, исключая некоторые специальные типы, такие как модели кластеризации.
Интерфейс ITransform Интерфейс Итрансформ предоставляет универсальную структуру для определения и сохранения преобразований. Вы можете создать Итрансформ с помощью Машинное обучение Studio (классическая модель), а затем применить преобразование к новым наборам данных.

См. также раздел

Студия машинного обучения (классическая версия)