Bagikan melalui

Tipe Data Modul ML Studio (klasik)

  • Artikel

Penting

Dukungan untuk Studio Azure Machine Learning (klasik) akan berakhir pada 31 Agustus 2024. Sebaiknya Anda transisi ke Azure Machine Learning sebelum tanggal tersebut.

Mulai 1 Desember 2021, Anda tidak akan dapat membuat sumber daya Studio Azure Machine Learning (klasik) baru. Hingga 31 Agustus 2024, Anda dapat terus menggunakan sumber daya Pembelajaran Mesin Studio (klasik) yang ada.

ML Dokumentasi Studio (klasik) sedang berhenti dan mungkin tidak diperbarui di masa mendatang.

Artikel ini menjelaskan tipe data .NET yang didukung di Pembelajaran Mesin Studio (klasik) untuk data eksternal. Ini juga menjelaskan kelas tipe data kustom yang digunakan untuk meneruskan data antar modul dalam percobaan.

Tabel tipe data .NET

Jenis .NET berikut didukung oleh modul Pembelajaran Mesin Studio (klasik).

Tipe Data .NET Komentar
Boolean https://msdn.microsoft.com/library/wts33hb3.aspx
Int16 https://msdn.microsoft.com/library/system.int16(v=vs.110).aspx
Int32 https://msdn.microsoft.com/library/06bkb8w2.aspx
Int64 https://msdn.microsoft.com/library/system.int64.aspx
Tunggal https://msdn.microsoft.com/library/system.single(v=vs.110).aspx
Dobel https://msdn.microsoft.com/library/system.double(v=vs.110).aspx
String https://msdn.microsoft.com/library/system.string(v=vs.110).aspx
datetime https://msdn.microsoft.com/library/system.datetime(v=vs.110).aspx
DateTimeOffset https://msdn.microsoft.com/library/system.datetimeoffset(v=vs.110).aspx
TimeSpan https://msdn.microsoft.com/library/system.timespan(v=vs.110).aspx
Byte https://msdn.microsoft.com/library/system.byte(v=vs.110).aspx
Byte[] https://msdn.microsoft.com/library/system.byte.aspx
Guid GUID dikonversi ke string pada input

Tabel tipe data kustom

Selain itu, Pembelajaran Mesin Studio (klasik) mendukung kelas data kustom berikut.

Jenis Data Deskripsi
Tabel Data Antarmuka DataTable mendefinisikan struktur semua himpunan data yang digunakan dalam Pembelajaran Mesin.
Antarmuka ICluster Antarmuka ICluster mendefinisikan struktur model pengelompokan.
Antarmuka IFilter Antarmuka IFilter mendefinisikan struktur filter pemrosesan sinyal digital yang diterapkan pada seluruh rangkaian nilai numerik. Filter dapat dibuat dan kemudian disimpan dan diterapkan ke seri baru.
Antarmuka ILearner Antarmuka ILearner menyediakan struktur generik untuk mendefinisikan dan menyimpan model analitis, tidak termasuk beberapa jenis khusus seperti model pengelompokan.
Antarmuka ITransform Antarmuka ITransform menyediakan struktur generik untuk mendefinisikan dan menyimpan transformasi. Anda dapat membuat iTransform menggunakan Pembelajaran Mesin Studio (klasik) dan kemudian menerapkan transformasi ke himpunan data baru.

Lihat juga

Azure Machine Learning Studio (klasik)