Schwellenwertfilter

Wichtig

Der Support für Machine Learning Studio (klassisch) endet am 31. August 2024. Es wird empfohlen, bis zu diesem Datum auf Azure Machine Learning umzustellen.

Ab dem 1. Dezember 2021 können Sie keine neuen Ressourcen in Machine Learning Studio (klassisch) mehr erstellen. Bis zum 31. August 2024 können Sie die vorhandenen Ressourcen in Machine Learning Studio (klassisch) weiterhin verwenden.

• Siehe Migrieren zu Azure Machine Learning
• Weitere Informationen zu Azure Machine Learning.

Die Dokumentation zu ML Studio (klassisch) wird nicht mehr fortgeführt und kann künftig nicht mehr aktualisiert werden.

Erstellt einen Schwellenwertfilter, der Werte einschränkt

Kategorie: Datentransformation / Filter

Hinweis

Giltnur für: Machine Learning Studio (klassisch)

Ähnliche Drag & Drop-Module sind im Azure Machine Learning-Designer verfügbar.

Modulübersicht

In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie das Schwellenwertfiltermodul in Machine Learning Studio (klassisch) verwenden, um einen Filter zu definieren, der numerische Werte auf einen angegebenen Bereich beschränkt.

Schwellenwertfilter werden häufig in der digitalen Signalverarbeitung verwendet. Ein Schwellenwertfilter untersucht jeden Wert des Eingabedatensatzes und ändert alle Werte, die nicht den Grenzbedingungen entsprechen. Normalerweise würden Sie diesen Filtertyp für die folgenden Anwendungen verwenden:

• Ersetzen aller Messungen mit negativen Vorzeichen durch den Wert 0 (null).
• Konvertieren eines Graustufenbilds in schwarzweiße Bereiche, indem für alle Pixel ein numerischer Begrenzungswert definiert wird.

Nachdem Sie einen Filter definiert haben, der Ihren Anforderungen entspricht, können Sie den Filter auf Daten anwenden, indem Sie ein Dataset und den Filter mit dem Modul " Filter anwenden" verbinden.

Die Ausgabe des Moduls "Filter anwenden" ist ein Dataset, das die ausgewählten Spalten enthält, wie durch die Schwellenwertfiltereinstellungen angegeben.

Auch bei Auswahl der Option Indikator wird anstatt der Filterwerte eine Spalte mit booleschen Werten zurückgegeben, die angeben, ob die Werte in den einzelnen Zeilen die angegebene Filterbedingung erfüllen oder nicht. Dies kann hilfreich sein, wenn Sie einen neuen Filter testen.

Tipp

Müssen Sie Daten aus einem Dataset filtern oder fehlende Werte entfernen? Verwenden Sie stattdessen diese Module:

• Fehlende Daten bereinigen: Verwenden Sie dieses Modul, um fehlende Werte zu entfernen oder fehlende Werte durch Platzhalter zu ersetzen.
• Partition und Beispiel: Verwenden Sie dieses Modul, um Ihr Dataset nach Kriterien wie einem Datumsbereich, einem bestimmten Wert oder regulären Ausdrücken zu dividieren oder zu filtern.
• Clip Values: Verwenden Sie dieses Modul, um einen Bereich festzulegen und nur die Werte innerhalb dieses Bereichs beizubehalten.

Konfigurieren des Schwellenwertfilters

1. Fügen Sie dem Experiment das Modul "Schwellenwertfilter " hinzu. Dieses Modul finden Sie unter "Datentransformation" in der Kategorie "Filter ".

2. Geben Sie für "Type" den Typ des zu übernehmenden Filters an:

   • LessThan: Ändert Werte, die kleiner als die angegebene Ebene auf der Begrenzungsebene sind, und durchläuft alle anderen Werte.

   • GreaterThan: Ändert Werte, die größer als die angegebene Ebene auf der Begrenzungsebene sind, und durchläuft alle anderen Werte.

   • MagnitudeLessThan: Ändert Werte kleiner als die angegebene Ebene auf der Begrenzungsebene, behält jedoch das Zeichen des ursprünglichen Werts bei.

   • MagnitudeGreaterThan: Ändert Werte größer als die angegebene Ebene auf der Begrenzungsebene, behält jedoch das Zeichen des ursprünglichen Werts bei.

   • InRange: Übergibt alle Werte, die innerhalb des angegebenen Bereichs liegen, und ändert Werte außerhalb des Bereichs in den nächstgelegenen Grenzwert.

   • OutOfRange: Übergibt alle Werte, die außerhalb des angegebenen Bereichs liegen, und ändert Werte innerhalb des Bereichs in den nächstgelegenen Grenzwert.

   • InRangeWithStd: Übergibt alle Werte, die innerhalb des angegebenen Bereichs von Standardabweichungen liegen, und ändert Werte außerhalb des Bereichs in den nächstgelegenen Grenzwert.

   • OutOfRangeWithStd: Übergibt alle Werte, die außerhalb des angegebenen Standardabweichungsbereichs liegen, und ändert Werte innerhalb des Bereichs in den nächstgelegenen Grenzwert.

3. Geben Sie für "Level" den Grenzwert ein, der in jedem Schwellenwerttyp angewendet werden soll.

   • Wenn Sie den LessThan-Filter auswählen, definiert die von Ihnen angegebene Zahl den niedrigsten Wert, der ohne Ersatz übergeben werden kann.

   • Wenn Sie den Filter "GreaterThan " auswählen, definiert die von Ihnen angegebene Zahl den größten Wert, der ohne Ersatz übergeben werden kann.

   • Wenn Sie den Filter "MagnitudeLessThan " auswählen, geben Sie eine einzelne positive oder negative Zahl für "Level" ein. Jeder Wert, der kleiner als dieser Wert ist, wird durch den Levelwert ersetzt.

   • Wenn Sie den Filter "MagnitudeGreaterThan " auswählen, geben Sie eine einzelne positive oder negative Zahl für "Level" ein. Jeder Wert, der größer als dieser Wert ist, wird durch den Levelwert ersetzt.

   • Wenn Sie die Filter, InRange oderOutOfRange auswählen, geben Sie die oberen oder unteren Grenzen an. Geben Sie für die untere Grenze die niedrigste Zahl ein, die in den Bereich eingeschlossen werden soll. Geben Sie für die Obergrenze die höchste Zahl ein, die in den Bereich eingeschlossen werden soll.

   • Wenn Sie einen der Filtertypen ausgewählt haben, die Standardabweichungen (InRangeWithStd, OutOfRangeWithStd) verwenden, müssen Sie die Alpha-Konstante angeben. Die Werte der Alphazeit, mit der die Abweichung zum Berechnen des Filterergebnisses verwendet wird.

4. Wählen Sie optional die Option "Indikator " aus, um eine Spalte zu generieren, die nur angibt, ob der Wert vom Filter betroffen wäre. Wenn Sie "Indikator " nicht ausgewählt lassen, generiert der Filter die Ersatzwerte.

5. Verbinden den Filter zum Anwenden von Filter und verbinden Sie ein Dataset.

   Verwenden Sie die Spaltenauswahl, um anzugeben, auf welche Spalten der Filter angewendet werden soll. Standardmäßig wendet das Modul "Filter anwenden" die Filtertransformation auf alle ausgewählten numerischen Spalten an.

6. Führen Sie das Experiment aus.

   Es werden keine Berechnungen ausgeführt, bis Sie ein Dataset mit dem Modul "Filter anwenden" verbinden und das Experiment ausführen. An diesem Punkt wird die angegebene Transformation auf die ausgewählten numerischen Spalten angewendet.

Beispiele

Beispiele für die Verwendung von Filtern im Maschinellen Lernen finden Sie in diesem Experiment im Azure AI-Katalog:

• Filter: In diesem Experiment werden alle Filtertypen mit einem technischen Waveform-Dataset veranschaulicht.

Beispiele für Indikatorwerte

Im folgenden Beispiel wird davon ausgegangen, dass Sie einen Schwellenwertfilter anwenden, der einen Bereich mit einer unteren Grenze von 2 und einer oberen Grenze von 4 angibt:

Wert	Indikator	Ersetzen durch
1	FALSE	2
2	TRUE	2
3	true	3
4	true	4
5	FALSE	4

Beispiele für Größe in einem Filter

Die Filtertypen MagnitudeLessThan und MagnitudeGreaterthan bewerten zuerst den Wert anhand der angegebenen Ebene, und geben Sie dann einen Ersatzwert an, der je nach Dem Zeichen der ursprünglichen Werte variiert.

Beispiele für Größenfilter

Die Filtertypen MagnitudeLessThan und MagnitudeGreaterthan bewerten zuerst den Wert anhand der angegebenen Ebene, und geben Sie dann einen Ersatzwert an, der je nach Dem Zeichen der ursprünglichen Werte variiert.

Die folgende Tabelle zeigt beispielsweise die Ergebnisse bei Verwendung eines MagnitudeLessThan-Filters mit Werten von 5 und -5.

Quellwert	Ebene	Neuer Wert
3.07	5	5 Der Wert ist kleiner als 5; daher wird der Wert durch "Level" ersetzt.
3.07	-5	3.07 Der Wert ist nicht kleiner als -5; daher wird der Wert nicht ersetzt.
-3.93	5	-5 Der Wert ist kleiner als 5; daher wird der Wert durch "Level " ersetzt, aber das Zeichen des ursprünglichen Werts bleibt erhalten.
-3.93	-5	-3.93 Der Wert ist nicht kleiner als -5; daher wird der Wert nicht ersetzt.
5.75	5	5.75 Der Wert ist nicht kleiner als -5; daher wird der Wert nicht ersetzt.
-5.75	-5	-5.75 Der Wert ist nicht kleiner als -5; daher wird der Wert nicht ersetzt.

Technische Hinweise

Dieser Abschnitt enthält Implementierungsdetails, Tipps und Antworten auf häufig gestellte Fragen.

Details zur Implementierung

Das Modul Threshold Filter verwendet zum Definieren der Schwellenwerte, je nach Filtertyp, die folgenden Methoden:

• LessThan: Der weniger als Modus ist definiert als:

  

  MagnitudeLessThan: Der Kleiner-als-Größenmodus wird als:

  

  Bei komplexen Eingaben ist die Größe der einzelnen Elemente beschränkt, wie aus der Formel hervorgeht:

  

• MagnitudeGreaterThan: Der größer als der Größesmodus wird definiert wie folgt:

  

  Bei komplexen Eingaben ist die Größe der einzelnen Elemente beschränkt, wie aus der Formel hervorgeht:

  

Modulparameter

Name	Range	type	Standard	BESCHREIBUNG
type	Any	ThresholdType	LessThan	Wählen Sie die zu verwendende Schwellenwertmethode aus.
Indikator	Any	Boolean	false	Wählen Sie diese Option aus, um anstatt der gefilterten Werte eine Spalte mit Wahr/Falsch-Indikatoren (True/False) zurückzugeben, die angeben, ob der Wert die Filterbedingung erfüllt hat.
Ebene	Any	Float	0.0	Legen Sie den Ersetzungswert fest.
Lower boundary	Any	Float	-1.0	Geben Sie die untere Grenze des Bereichs an.
Upper boundary	Any	Float	1.0	Geben Sie die obere Grenze des Bereichs an.
Alpha	Any	Float	3.0	Verwenden Sie diesen Wert, multipliziert mit der berechneten Standardabweichung, als Schwellenwert.

Output

Name	type	BESCHREIBUNG
Filtern	IFilter-Schnittstelle	Filterimplementierung

Siehe auch

Filter
Anwenden eines Filters
Modulliste von A bis Z