ML Studio-Moduldatentypen (klassisch)
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.
In diesem Artikel werden die .NET-Datentypen beschrieben, die in Machine Learning Studio (klassisch) für externe Daten unterstützt werden. Außerdem werden die benutzerdefinierten Datentypklassen beschrieben, die zum Übergeben von Daten zwischen Modulen innerhalb eines Experiments verwendet werden.
Tabelle mit .NET-Datentypen
Die folgenden .NET-Typen werden von Machine Learning Studio-Modulen (klassisch) unterstützt.
| .NET-Datentyp | Kommentare |
|---|---|
| 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 | GUIDs werden bei der Eingabe in Zeichenfolgen konvertiert. |
Tabelle mit benutzerdefinierten Datentypen
Darüber hinaus unterstützt Machine Learning Studio (klassisch) die folgenden benutzerdefinierten Datenklassen.
| Datentyp | Beschreibung |
|---|---|
| Datentabelle | Die DataTable-Schnittstelle definiert die Struktur aller Datasets, die in der Machine Learning. |
| ICluster-Schnittstelle | Die ICluster-Schnittstelle definiert die Struktur von Clusteringmodellen. |
| IFilter-Schnittstelle | Die IFilter-Schnittstelle definiert die Struktur der Filter für die Digitale Signalverarbeitung, die auf eine ganze Reihe numerischer Werte angewendet werden. Filter können erstellt und anschließend gespeichert und auf eine neue Reihe angewendet werden. |
| ILearner-Schnittstelle | Die ILearner-Schnittstelle stellt eine generische Struktur zum Definieren und Speichern analytischer Modelle bereit, mit Ausnahme einiger spezieller Typen wie Clusteringmodelle. |
| ITransform-Schnittstelle | Die ITransform-Schnittstelle stellt eine generische Struktur zum Definieren und Speichern von Transformationen bereit. Sie können eine iTransform mithilfe von Machine Learning Studio (klassisch) erstellen und dann die Transformation auf neue Datasets anwenden. |