Oszlopok hozzáadása
Fontos
A (klasszikus) Machine Learning Studio támogatása 2024. augusztus 31-én megszűnik. Javasoljuk, hogy addig térjen át az Azure Machine Learning használatára.
2021. december 1-től kezdve nem fog tudni létrehozni új (klasszikus) Machine Learning Studio-erőforrásokat. 2024. augusztus 31-ig továbbra is használhatja a meglévő (klasszikus) Machine Learning Studio-erőforrásokat.
- További információ a gépi tanulási projektek a ML Studióból a klasszikusból a Azure Machine Learning.
- További információ a Azure Machine Learning.
A (klasszikus) ML Studio dokumentációjának kivezetése folyamatban van, és a jövőben nem várható a frissítése.
Oszlopokat ad hozzá egy adatkészletből egy másikba
Kategória: Adatátalakítás /-manipuláció
Megjegyzés
A következőkre vonatkozik: Machine Learning Studio (klasszikus)
Hasonló húzással használható modulok érhetők el Azure Machine Learning tervezőben.
A modul áttekintése
Ez a cikk azt ismerteti, hogyan használható az Oszlopok hozzáadása modul a Machine Learning Studio (klasszikus) moduljában két adatkészlet összeadására.
Egyetlen adatkészlet létrehozásához a két adatkészlet összes oszlopát kombinálhatja bemenetként. Ha kettőnél több adatkészletet kell összeadni, használja az Oszlopok hozzáadása több példányát.
Ha két különböző számú sort tartalmazó adatkészletet kombinál, javasoljuk a Join Data (Adatok összekapcsolása) modul használatát, amely támogatja a külső illesztéseket egy közös kulcsoszlopon.
Oszlopok hozzáadása konfigurálása
Adja hozzá az Oszlopok hozzáadása modult a kísérlethez.
Csatlakozás össze kívánt két adatkészletet. Ha kettőnél több adatkészletet szeretne kombinálni, az Oszlopok hozzáadása több kombinációját is összefűheti.
Két oszlopot is kombinálni lehet, amelyekben eltérő számú sor van. A kimeneti adatkészlet a kisebb forrásoszlop egyes soraiból hiányzó értékekkel van kitelve.
Nem választhat ki egyéni oszlopokat a hozzáadáshoz. Az oszlopok hozzáadásakor az egyes adatkészletek összes oszlopa össze lesz ásva. Ezért ha csak az oszlopok egy részkészletét szeretné hozzáadni, az Adatkészlet oszlopainak kijelölése lehetőség használatával hozzon létre egy adatkészletet a kívánt oszlopokkal.
Futtassa a kísérletet.
Results (Eredmények)
A kísérlet futtatása után:
- Az új adatkészlet első sorainak megjelenítéséhez kattintson a jobb gombbal az Oszlopok hozzáadása parancs kimenetére, és válassza aVizualizáció lehetőséget.
- Az összetett adatkészlet mentéséhez és elnevezéséhez kattintson a jobb gombbal a kimenetre, és válassza a Save as Dataset (Mentés adatkészletként) lehetőséget .
Az új adatkészlet oszlopainak száma megegyezik mindkét bemeneti adatkészlet oszlopainak összegével.
Ha két azonos nevű oszlop található a bemeneti adatkészletben, a rendszer egy numerikus utótagot ad hozzá az oszlop nevéhez a jobb oldali bemeneti oszlopban használt adatkészletből. Ha például egy TargetOutcome nevű oszlopnak két példánya van, a jobb oldali oszlop neve TargetOutcome (1) lesz.
Példák
Az Oszlopok hozzáadása kísérletben való használatára vonatkozó példákért tekintse meg a következő Azure AI Gallery:
Ügyfélkapcsolat-előrejelzés: A címkéket tartalmazó oszlopot a rendszer kombinálja egy jellemzőadatkészletkel.
Mellrák észlelése: A funkciókat tartalmazó adathalmazokat a rendszer megtisztítja, majd a Sorok hozzáadása, azOszlopok hozzáadása és az Adatok összekapcsolása funkcióval kombinálja.
Várt bemenetek
Név | Típus | Description |
---|---|---|
Bal oldali adatkészlet | Adattábla | Bal oldali adatkészlet |
Megfelelő adatkészlet | Adattábla | Megfelelő adatkészlet |
Kimenet
Név | Típus | Description |
---|---|---|
Kombinált adatkészlet | Adattábla | Kombinált adatkészlet |
Kivételek
Kivétel | Description |
---|---|
0003-as hiba | Kivétel történik, ha egy vagy több bemeneti adatkészlet null vagy üres. |
0017-es hiba | Kivétel történik, ha egy vagy több megadott oszlop típusa az aktuális modul által nem támogatott. |
A Studio (klasszikus) moduljaival kapcsolatos hibák listájáért tekintse meg a Machine Learning hibakódokat.
Az API-kivételek listájáért tekintse meg a Machine Learning REST API hibakódokat.