機器學習模組資料類型

本文說明 Microsoft Azure Machine Learning Studio 中支援的 .NET 資料類型 (適用于外部資料的傳統) 。 它也會描述在實驗內的模組之間傳遞資料時,所使用的自訂資料類型類別。

.NET 資料類型的資料表

Machine Learning Studio (傳統) 模組支援下列 .NET 類型。

.NET 資料類型 註解
Boolean 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
String 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 Guid 會在輸入時轉換成字串

自訂資料類型的資料表

此外,Machine Learning Studio (傳統) 支援下列自訂資料類別。

資料類型 描述
資料表 DataTable 介面會定義 Azure Machine Learning 中使用的所有資料集的結構。
ICluster 介面 ICluster 介面會定義群集模型的結構。
IFilter 介面 IFilter 介面會定義套用至整系列數值的數位信號處理篩選準則結構。 您可以建立篩選,然後將其儲存並套用至新的數列。
ILearner 介面 .Ilearner 介面提供定義和儲存分析模型的泛型結構,但不包括某些特殊類型,例如群集模型。
ITransform 介面 ITransform 介面提供定義和儲存轉換的泛型結構。 您可以使用 Machine Learning Studio (傳統) 來建立 iTransform,然後將轉換套用至新的資料集。

另請參閱

Machine Learning Studio (傳統)