Seleccionar transformación de columnas
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.
Crea una transformación que selecciona el mismo subconjunto de columnas que en el conjunto de datos especificado.
Categoría: Transformación y manipulación de datos
Nota:
Solo se aplica a: Machine Learning Studio (clásico)
Hay módulos para arrastrar y colocar similares en el diseñador de Azure Machine Learning.
En este artículo se describe cómo usar el módulo Seleccionar transformación de columnas en Machine Learning Studio (clásico). El propósito del módulo Seleccionar transformación de columnas es asegurarse de que siempre se usa un conjunto de columnas coherente y predecible en las operaciones de aprendizaje automático de nivel inferior.
Este módulo es especialmente útil para tareas como la puntuación, que requieren columnas específicas. Los cambios en las columnas disponibles pueden interrumpir el experimento o cambiar los resultados.
Use la Selección de transformación de columnas para crear y guardar un conjunto de columnas. Después, use el módulo Aplicar transformación para aplicar esas selecciones en los nuevos datos.
Cómo usar Selección de transformación de columnas
En este escenario se supone que desea usar la selección de características para generar un conjunto dinámico de columnas que se usará para el entrenamiento de un modelo. Para asegurarse de que las selecciones de columna son las mismas para el proceso de puntuación, use el módulo Seleccionar transformación de columnas para capturar las selecciones de columna y aplicarlas en otra parte del experimento.
Agregue un conjunto de datos de entrada al experimento en Studio (clásico).
Agregue una instancia de Selección de características basada en filtros.
Conecte los módulos y configure el módulo de selección de características para encontrar automáticamente algunas de las mejores características en el conjunto de datos de entrada.
Agregue una instancia de Entrenar modelo y use la salida de Selección de características basada en filtros como entrada para el entrenamiento.
Importante
Dado que la importancia de las características se decide en función de los valores de la columna, no puede saber de antemano qué columnas pueden estar disponibles para la entrada de Entrenar modelo.
Ahora, adjunte una instancia del módulo Seleccionar transformación de columnas.
Esto genera una selección de columnas como una transformación que se puede guardar o aplicar a otros conjuntos de datos. Este paso garantiza que las columnas identificadas por la selección de características se guarden para que otros módulos las vuelvan a usar.
Agregue el módulo Puntuación modelo.
No conecte el conjunto de datos de entrada.
En su lugar, agregue el módulo de Aplicar transformación y conecte la salida de la transformación de selección de características.
Importante
No puede esperar aplicar Selección de características basada en filtros al conjunto de datos de puntuación y obtener los mismos resultados. Dado que la selección de características se basa en valores, puede elegir un conjunto diferente de columnas, lo que provocaría el fracaso de la operación de puntuación.
Ejecute el experimento.
Este proceso de guardar y después aplicar una selección de columnas garantiza que el mismo esquema de datos esté disponible para el entrenamiento y la puntuación.
Ejemplos
Para obtener ejemplos de cómo usar este módulo, vea el Azure AI Gallery:
Seleccionar transformación de columnas: tutorial completo que usa este módulo.
Filtrar características y quitarlas de las entradas de puntuación: guarde este experimento en el área de trabajo para ver cómo se usa el módulo en un flujo de trabajo experimental completo.
Entradas esperadas
| Nombre | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
| Conjunto de datos con columnas deseadas | Tabla de datos | Conjunto de datos que contiene el conjunto de columnas deseado |
Salidas
| Nombre | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
| Transformación Selección de columnas | Interfaz ITransform | Transformación que selecciona el mismo subconjunto de columnas que en el conjunto de datos especificado. |
Excepciones
| Excepción | Descripción |
|---|---|
| Error 0003 | Se produce una excepción si una o varias de las entradas son NULL o están vacías. |