Adattábla
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.
Adattáblaosztály
Az adatkészletek olyan adatok, amelyek fel vannak töltve a Machine Learning Studióba (klasszikus), így felhasználhatók a modellezési folyamatban. Még ha más formátumban tölt fel adatokat, vagy olyan tárolási formátumot ad meg, mint a CSV, az ARFF vagy a TSV, DataTable a rendszer implicit módon átalakítja az adatokat objektumká, amikor egy modul használja egy kísérletben.
Megjegyzés
A következőkre vonatkozik: Machine Learning Studio (klasszikus)
Hasonló húzással használható modulok érhetők el Azure Machine Learning tervezőben.
Az adatkészlet a . NET-adattáblán alapul
Oszloptípusok
Az oszlopok DataTable gyűjteményéből áll, társított metaadatokkal. Ezek az oszlopok valósítják meg a felületet IArray . A Machine Learning Studio (klasszikus) adatoszlopai egydimenziós tömbök – azaz vektorok –ként ismertek.
A . NET-tömbosztály ezeket az általános interfészeket implementálja: System.Collections.Generic.IList<T>, System.Collections.Generic.ICollection<T>és System.Collections.Generic.IEnumerable<T>.
A , intés doubleBoolean típusú oszlopokat általában numerikus sűrű tömbökként ábrázoljuk. Ha egy sűrű oszlop hiányzó értékeket tartalmaz, akkor vagy hiányzó értéktömbként, vagy nullázható objektumsűrűségű tömbként lesz kezelve.
A sztringeket tartalmazó oszlopok objektumsűrűségű tömbökként vannak kezelve. Hiányzó értékek esetén a hiányzó értékek null értékként vagy típusként vannak ábrázolva MissingValuesObjectArray<string>.
További információ: Array Class (MSDN Library).
Oszlopok lekérte egy DataTable-táblázatban
Oszlopot a Metódus a DataTable-hez való GetColumn hívásával kaphat. A GetColumn metódus két túlterheléssel rendelkezik:
GetColumn(<Int64>)lekért egy oszlopot az indexe alapján.GetColumn(<string>)az oszlopot a neve alapján kapja meg.
Egyéb felületek a Studióban (klasszikus)
Ez a szakasz a (klasszikus) Machine Learning a következő felületeket is ismerteti:
| Típus | Description |
|---|---|
| ICluster interfész | Az ICluster felület határozza meg a fürtözési modellek struktúráját. |
| IFilter interfész | Az IFilter interfész a numerikus értékek teljes sorozatára alkalmazott digitális jelfeldolgozási szűrők struktúráját határozza meg. Szűrőket lehet létrehozni, majd menteni és alkalmazni egy új sorozatra. |
| ILearner interfész | Az ILearner interfész általános struktúrát biztosít elemzési modellek meghatározásához és mentéséhez, kivéve néhány speciális típust, például a fürtözési modelleket. |
| ITransform interfész | Az ITransform interfész általános szerkezetet biztosít az átalakítások definiálása és mentése érdekében. Az iTransformot a Machine Learning Studio (klasszikus) használatával hozhatja létre, majd alkalmazhatja az átalakítást az új adatkészletekre. |