Oszlopok kiválasztása átalakításhoz

Ez a cikk az Oszlopok kiválasztása átalakítás összetevő használatát ismerteti az Azure Machine Learning Designerben. Az Oszlopok kiválasztása átalakítás összetevő célja, hogy kiszámítható, konzisztens oszlopkészletet használjon az alsóbb rétegbeli gépi tanulási műveletekben.

Ez az összetevő olyan feladatokhoz hasznos, mint a pontozás, amelyek adott oszlopokat igényelnek. Az elérhető oszlopok módosításai megszakíthatják a folyamatot, vagy módosíthatják az eredményeket.

Az Oszlopok kijelölése átalakítással oszlopkészletet hozhat létre és menthet. Ezután az Átalakítás alkalmazása összetevő használatával alkalmazza ezeket a kijelöléseket az új adatokra.

Az Oszlopok kijelölése átalakítás használata

Ez a forgatókönyv feltételezi, hogy a funkciókiválasztással dinamikus oszlopkészletet szeretne létrehozni, amelyet a modell betanításához fog használni. Annak érdekében, hogy az oszlopkijelölések azonosak legyenek a pontozási folyamathoz, az Oszlopok kijelölése átalakítás összetevő használatával rögzítheti az oszlopkijelöléseket, és alkalmazhatja őket a folyamat más részein.

1. Adjon hozzá egy bemeneti adatkészletet a folyamathoz a tervezőben.

2. Adjon hozzá egy szűrőalapú funkciókijelölési példányt.

3. Csatlakoztassa az összetevőket, és konfigurálja a funkciókijelölési összetevőt, hogy automatikusan megtalálja a bemeneti adatkészlet számos legjobb funkcióját.

4. Adja hozzá a Modell betanítása egy példányát, és használja a Szűrőalapú funkcióválasztás kimenetét a betanítás bemeneteként.

   Fontos

   Mivel a funkció fontossága az oszlop értékein alapul, nem tudja előre, hogy mely oszlopok érhetők el a modell betanításához.

5. Csatolja a Select Columns Transform összetevő egy példányát.

   Ez a lépés egy oszlopkijelölést hoz létre átalakításként, amely menthető vagy alkalmazható más adathalmazokra. Ez a lépés biztosítja, hogy a funkcióválasztásban azonosított oszlopok mentve legyenek más összetevők újbóli felhasználásához.

6. Adja hozzá a Modell pontozása összetevőt.

   Ne csatlakoztassa a bemeneti adatkészletet. Ehelyett adja hozzá az Átalakítás alkalmazása összetevőt, és csatlakoztassa a funkciókijelölési átalakítás kimenetét.

   A folyamatstruktúrának a következőhöz hasonlónak kell lennie:

   

   Fontos

   Nem számíthat arra, hogy szűrőalapú szolgáltatáskijelölést alkalmaz a pontozó adatkészletre, és ugyanazokat az eredményeket kapja. Mivel a funkció kiválasztása értékeken alapul, előfordulhat, hogy más oszlopkészletet választ, ami a pontozási művelet meghiúsulását okozhatja.

7. Küldje el a folyamatot.

Az oszlopkijelölés mentésének és alkalmazásának folyamata biztosítja, hogy ugyanaz az adatséma legyen elérhető a betanításhoz és a pontozáshoz.

Következő lépések

Tekintse meg az Azure Machine Learning számára elérhető összetevőket .