Exportar una tabla de recuento
Importante
El soporte técnico de Machine Learning Studio (clásico) finalizará el 31 de agosto de 2024. Se recomienda realizar la transición a Azure Machine Learning antes de esa fecha.
A partir del 1 de diciembre de 2021 no se podrán crear recursos de Machine Learning Studio (clásico). Hasta el 31 de agosto de 2024, puede seguir usando los recursos de Machine Learning Studio (clásico) existentes.
- Consulte la información acerca de traslado de proyectos de aprendizaje automático de ML Studio (clásico) a Azure Machine Learning.
- Más información sobre Azure Machine Learning.
La documentación de ML Studio (clásico) se está retirando y es posible que no se actualice en el futuro.
Exporta la tabla de recuento de una transformación guardada para su uso con datos nuevos.
Categoría: Learning con recuentos
Nota:
Solo se aplica a: Machine Learning Studio (clásico)
Hay módulos para arrastrar y colocar similares en el diseñador de Azure Machine Learning.
Información general sobre el módulo
En este artículo se describe cómo usar el módulo Exportar tabla de recuento en Machine Learning Studio (clásico). El módulo Exportar tabla de recuento se proporciona por compatibilidad con versiones anteriores con experimentos que usan la tabla de recuento de compilaciones en desuso y los módulos de características de recuento en desuso.
Cuando se usa el nuevo módulo Build Counting Transform para crear características basadas en recuento, el módulo genera un conjunto de datos caracterizado y una transformación que crea características a partir de recuentos. Mediante el módulo Exportar tabla de recuento, puede separar las características basadas en recuento que genera este módulo más reciente en metadatos de recuento y una tabla de recuento. Estos formatos de salida los usaban los módulos anteriores, ahora en desuso:
Para obtener información general sobre las tablas de recuento y cómo se usan para crear características, vea Learning con recuentos.
Para todos los experimentos nuevos, se recomienda usar los módulos siguientes:
Configuración de la tabla de recuento de exportaciones
En Machine Learning Studio (clásico), abra el experimento donde desea usar la tabla de recuento importada.
Busque la transformación de recuento guardado y agrégréla al experimento.
Conectar la salida de la transformación de recuento guardada (transformación etiquetada) en Exportar tabla de recuento.
Agregue el módulo Características de recuento (en desuso) al experimento y conéctelo a las dos salidas de La tabla De recuento de exportación.
El módulo Características de recuento (en desuso) requiere una entrada adicional para el conjunto de datos que desea caracterizar. Conectar el conjunto de datos para aplicar la transformación guardada a las salidas.
Establezca los parámetros necesarios para El caracterizador de recuento (en desuso), incluida la columna de etiqueta, las columnas de recuento, las columnas que se deben caracterizar y las características que se deben generar.
Debe seleccionar un subconjunto de las columnas que se seleccionaron originalmente para la transformación de recuento. Sin embargo, el módulo Exportar tabla de recuento no proporciona la lista de estas columnas, por lo que debe revisar el experimento original y tomar nota de las columnas que se usaron. Si selecciona una columna que no se usó al crear la transformación, se producirá un error.
Ejemplos
Explore ejemplos de caracterización basada en recuentos mediante estos experimentos de ejemplo en el Azure AI Gallery:
Predicción de retraso de vuelos: muestra cómo la caracterización basada en recuentos puede ser útil en un conjunto de datos muy grande.
Learning con recuentos: clasificación multiclase con datos de taxis de Nueva York: muestra el uso de características basadas en recuentos en una tarea de predicción multiclase.
Learning con recuentos: clasificación binaria con datos de taxis de Nueva York: usa características basadas en recuento en una tarea de clasificación binaria.
Nota:
Si abre un experimento de la Galería creado con las versiones en desuso de Learning con módulos Recuentos, el experimento se actualiza automáticamente para usar los módulos más recientes.
Entradas esperadas
| Nombre | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
| Transformación de recuento | Interfaz ITransform | Transformación de recuento. |
Salidas
| Nombre | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
| Metadatos de recuento Drácula | Tabla de datos | Los metadatos de los recuentos. |
| Tabla de recuento Drácula | Tabla de datos | La tabla de recuento. |
Excepciones
| Excepción | Descripción |
|---|---|
| Error 0003 | Se produce una excepción si una o varias de las entradas son NULL o están vacías. |
| Error 0086 | Se produce una excepción cuando una transformación de recuento no es válida. |
Para obtener una lista de errores específicos de los módulos de Studio (clásico), consulte Machine Learning códigos de error.
Para obtener una lista de excepciones de API, consulte Machine Learning códigos de error de la API REST.