Definire moduli R personalizzati per Machine Learning Studio (versione classica)

SI APPLICA A: Machine Learning Studio (versione classica) di Azure Machine Learning

Importante

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Questo argomento descrive come creare e distribuire un R Studio personalizzato (versione classica). Viene descritto in cosa consistono i moduli R personalizzati e i file usati per definirli. Viene illustrato come creare i file che definiscono un modulo e come registrare il modulo per la distribuzione in un'area di lavoro di Machine Learning. Vengono quindi descritti in modo più dettagliato elementi e attributi utilizzati nella definizione del modulo personalizzato. Viene inoltre illustrato come usare le funzionalità e i file ausiliari e gli output multipli.

Un modulo personalizzato è un modulo definito dall'utente che può essere caricato nell'area di lavoro ed eseguito come parte dell'esperimento di Machine Learning Studio (versione classica). Un modulo R personalizzato è un modulo personalizzato che esegue una funzione R definita dall'utente. R è un linguaggio di programmazione per il calcolo e statistico e la grafica ampiamente usato in campo statistico e di analisi dei dati per l'implementazione degli algoritmi. R è attualmente l'unico linguaggio supportato nei moduli personalizzati, ma il supporto per altri linguaggi è previsto per le versioni future.

I moduli personalizzati hanno uno stato di prima classe in Machine Learning Studio (versione classica) nel senso che possono essere usati esattamente come qualsiasi altro modulo. Possono essere eseguiti con altri moduli, inclusi nelle visualizzazioni o negli esperimenti pubblicati. Gli utenti possono gestire l'algoritmo implementato dal modulo, le porte di input e output da usare, i parametri di modellazione e altri comportamenti di runtime. Per una semplice condivisione è anche possibile pubblicare un esperimento contenente moduli personalizzati nella Raccolta di intelligenza artificiale per Azure.

File in un modulo R personalizzato

Un modulo R personalizzato viene definito da un file ZIP che contiene almeno due file:

• Un file di origine che implementa la funzione R esposta dal modulo
• Un file di definizione XML che descrive l'interfaccia del modulo personalizzato

Nel file ZIP è possibile includere anche altri file ausiliari che forniscono funzionalità a cui è possibile accedere dal modulo personalizzato. Questa opzione viene trattata nella parte Argomenti della sezione di riferimento Elementi nel file di definizione .xml dopo l'esempio introduttivo.

Esempio di guida introduttiva: definire, creare un pacchetto e registrare un modulo R personalizzato

In questo esempio viene illustrato come costruire i file richiesti da un modulo R personalizzato, inserirli in un file ZIP e quindi registrare il modulo nell'area di lavoro di Machine Learning. I file e il pacchetto ZIP di esempio possono essere scaricati da Scarica file CustomAddRows.zip.

File di origine

Considerare l'esempio di un modulo Add Rows (Aggiungi righe) personalizzato che modifica l'implementazione standard del modulo Add Rows usato per concatenare le righe (osservazioni) da due set di dati (frame di dati). Il modulo Add Rows standard aggiunge le righe del secondo set di dati di input alla fine del primo set di dati di input usando l'algoritmo rbind. Analogamente, la funzione CustomAddRows personalizzata accetta due set di dati, ma accetta anche un parametro di scambio booleano come input aggiuntivo. Se il parametro di scambio è impostato su FALSE, restituisce lo stesso set di dati come implementazione standard. Se tuttavia il parametro di scambio è TRUE, la funzione aggiunge righe del primo set di dati di input alla fine del secondo set di dati. Il file CustomAddRows.R che contiene l'implementazione della funzione R CustomAddRows , esposta dal modulo Add Rows personalizzato , ha il codice R seguente.

CustomAddRows <- function(dataset1, dataset2, swap=FALSE) 
{
    if (swap)
    {
        return (rbind(dataset2, dataset1));
    }
    else
    {
        return (rbind(dataset1, dataset2));
    } 
} 

File di definizione XML

Per esporre questa CustomAddRows funzione come modulo di Machine Learning Studio (versione classica), è necessario creare un file di definizione XML per specificare l'aspetto e il comportamento del modulo Add Rows personalizzato.

<!-- Defined a module using an R Script -->
<Module name="Custom Add Rows">
    <Owner>Microsoft Corporation</Owner>
    <Description>Appends one dataset to another. Dataset 2 is concatenated to Dataset 1 when Swap is FALSE, and vice versa when Swap is TRUE.</Description>

<!-- Specify the base language, script file and R function to use for this module. -->        
    <Language name="R" 
        sourceFile="CustomAddRows.R" 
        entryPoint="CustomAddRows" />  

<!-- Define module input and output ports -->
<!-- Note: The values of the id attributes in the Input and Arg elements must match the parameter names in the R Function CustomAddRows defined in CustomAddRows.R. -->
    <Ports>
        <Input id="dataset1" name="Dataset 1" type="DataTable">
            <Description>First input dataset</Description>
        </Input>
        <Input id="dataset2" name="Dataset 2" type="DataTable">
            <Description>Second input dataset</Description>
        </Input>
        <Output id="dataset" name="Dataset" type="DataTable">
            <Description>The combined dataset</Description>
        </Output>
    </Ports>

<!-- Define module parameters -->
    <Arguments>
        <Arg id="swap" name="Swap" type="bool" >
            <Description>Swap input datasets.</Description>
        </Arg>
    </Arguments>
</Module>

È essenziale notare che il valore degli attributi id degli elementi Input e Arg nel file XML deve corrispondere ESATTAMENTE ai nomi dei parametri di funzione del codice R nel file CustomAddRows.R (dataset1, dataset2 e swap nell'esempio). Analogamente, il valore dell'attributo entryPoint dell'elemento Language deve corrispondere ESATTAMENTE al nome della funzione nello script R (CustomAddRows nell'esempio).

Al contrario, l'attributo id per l'elemento Output non corrisponde ad alcuna variabile nello script R. Quando è necessario più di un output, restituire semplicemente un elenco dalla funzione R con i risultati disposti nello stesso ordine in cui sono dichiarati gli elementi Output nel file XML.

Creare il pacchetto del modulo e registrarlo

Salvare questi due file come CustomAddRows.R e CustomAddRows.xml e quindi comprimerli insieme nel file CustomAddRows.zip.

Per registrarli nell'area di lavoro di Machine Learning, passare all'area di lavoro in Machine Learning Studio (versione classica), fare clic sul pulsante +NUOVO nella parte inferiore e scegliere MODULE - FROM ZIP PACKAGE (MODULO -> DA PACCHETTO ZIP) per caricare il nuovo modulo Add Rows personalizzato.

Ora è possibile accedere al modulo Add Rows personalizzato con gli esperimenti di Machine Learning.

Elementi nel file di definizione .xml

Elementi dei moduli

L'elemento Module viene usato per definire un modulo personalizzato nel file XML. Si possono definire più moduli in un file XML usando più elementi Module . Ogni modulo nell'area di lavoro deve avere un nome univoco. La registrazione di un modulo personalizzato con lo stesso nome di un modulo personalizzato esistente sostituisce il modulo esistente con quello nuovo. I moduli personalizzati possono tuttavia essere registrati con lo stesso nome di un modulo di Machine Learning Studio (versione classica) esistente. In questo caso verranno visualizzati nella categoria Custom (Personalizzati) del pannello dei moduli.

<Module name="Custom Add Rows" isDeterministic="false"> 
    <Owner>Microsoft Corporation</Owner>
    <Description>Appends one dataset to another...</Description>/> 

All'interno dell'elemento Module è possibile specificare altri due elementi facoltativi:

• un elemento Owner che viene incorporato nel modulo
• un elemento Description il cui testo viene visualizzato nella Guida rapida per il modulo e quando si passa il mouse sul modulo nell'interfaccia utente di Machine Learning.

Regole per i limiti di caratteri negli elementi Module:

• Il valore dell'attributo name nell'elemento Module non deve superare i 64 caratteri.
• Il contenuto dell'elemento Description non deve superare i 128 caratteri.
• Il contenuto dell'elemento Owner non deve superare i 32 caratteri.

I risultati di un modulo possono essere deterministici o non deterministici.* * Per impostazione predefinita, tutti i moduli sono considerati deterministici. Ovvero, dato un set non modificabile di parametri e dati di input, il modulo deve restituire gli stessi risultati eacRAND o un'ora di esecuzione della funzione. Dato questo comportamento, Machine Learning Studio (versione classica) esegue nuovamente i moduli contrassegnati come deterministici se un parametro o i dati di input sono stati modificati. La restituzione dei risultati memorizzati nella cache offre anche un'esecuzione molto più rapida degli esperimenti.

Sono disponibili funzioni non deterministiche, ad esempio RAND o una funzione che restituisce la data o l'ora corrente. Se il modulo usa una funzione non deterministica, è possibile indicare che il modulo è non deterministico impostando l'attributo facoltativo isDeterministic su FALSE. Il modulo verrà così eseguito nuovamente ogni volta che verrà eseguito l'esperimento, anche se l'input e i parametri del modulo non sono stati modificati.

Definizione lingua

L'elemento Language nel file di definizione XML viene usato per specificare il linguaggio del modulo personalizzato. R attualmente è l'unico linguaggio supportato. Il valore dell'attributo sourceFile deve corrispondere al nome del file R che contiene la funzione da chiamare quando viene eseguito il modulo. Questo file deve far parte del pacchetto zip. Il valore dell'attributo entryPoint è il nome della funzione chiamata e deve corrispondere a una funzione valida definita nel file di origine.

<Language name="R" sourceFile="CustomAddRows.R" entryPoint="CustomAddRows" />

Porti

Le porte di input e di output per un modulo personalizzato vengono specificate negli elementi figlio della sezione Ports del file di definizione XML. L'ordine di questi elementi determina il layout visualizzato (UX) dagli utenti. Il primo input o output figlio elencato nell'elemento Ports del file XML diventa la porta di input più a sinistra nell'esperienza utente di Machine Learning. Ogni porta di input e di output può avere un elemento figlio Description facoltativo che specifica il testo visualizzato quando si passa il cursore del mouse sulla porta nell'interfaccia utente di Machine Learning.

Regole porte:

• Il numero massimo di porte di input e di output è 8 per ciascuno.

Elementi di input

Le porte di input consentono di passare i dati all'area di lavoro e alla funzione R. I tipi di dati supportati dalle porte di input e output sono i seguenti:

DataTable: questo tipo viene passato alla funzione R come data.frame. Infatti tutti i tipi (ad esempio, i file CSV o i file ARFF) supportati da Machine Learning e compatibili con DataTable vengono convertiti automaticamente in data.frame.

<Input id="dataset1" name="Input 1" type="DataTable" isOptional="false">
    <Description>Input Dataset 1</Description>
</Input>

L'attributo id associato a ogni porta di input DataTable deve avere un valore univoco che deve corrispondere al relativo parametro denominato nella funzione R. Le porte DataTable facoltative che non vengono passate come input in un esperimento passano un valore NULL alla funzione R e le porte ZIP facoltative vengono ignorate se l'input non è connesso. L'attributo isOptional è facoltativo per i tipi DataTable e Zip ed è false per impostazione predefinita.

Zip: i moduli personalizzati possono accettare un file ZIP come input. Tale input viene decompresso in una directory di esecuzione R della funzione

<Input id="zippedData" name="Zip Input" type="Zip" IsOptional="false">
    <Description>Zip files to be extracted to the R working directory.</Description>
</Input>

Per i moduli R personalizzati, l'ID per una porta ZIP non deve corrispondere ad alcun parametro della funzione R. perché il file ZIP viene estratto automaticamente nella directory di lavoro R.

Regole di input:

• Il valore dell'attributo id dell'elemento Input deve essere un nome di variabile R valido.
• Il valore dell'attributo id dell'elemento Input non deve superare i 64 caratteri.
• Il valore dell'attributo name dell'elemento Input non deve superare i 64 caratteri.
• Il contenuto dell'elemento Description non deve superare i 128 caratteri.
• Il valore dell'attributo type dell'elemento Input deve essere Zip o DataTable.
• Il valore dell'attributo isOptional dell'elemento Input non è obbligatorio (ed è false per impostazione predefinita quando non è specificato), ma, se è specificato, deve essere true o false.

Elementi di output

Porte di output standard: le porte di output corrispondono ai valori restituiti dalla funzione R, che può quindi essere usata dai moduli successivi. DataTable è l'unico tipo di porta di output standard attualmente supportato. (Supporto per Gli studenti e le trasformazioni sono in arrivo. Un output di DataTable viene definito come:

<Output id="dataset" name="Dataset" type="DataTable">
    <Description>Combined dataset</Description>
</Output>

Per gli output in moduli R personalizzati, il valore dell'attributo id non deve corrispondere ad alcun elemento nello script R, ma deve essere univoco. Per l'output di un modulo singolo, il valore restituito dalla funzione R deve essere un data.frame. Per poter restituire più di un oggetto di un tipo di dati supportato, è necessario specificare le porte di output appropriate nel file di definizione XML e restituire gli oggetti come elenco. Gli oggetti di output vengono assegnati alle porte di output da sinistra a destra, in base all'ordine in cui gli oggetti vengono inseriti nell'elenco restituito.

Se ad esempio si vuole modificare il modulo Add rows personalizzato per l'output dei due set di dati originali, dataset1 e dataset2, oltre al nuovo set di dati dataset unito (in un ordine da sinistra a destra, del tipo dataset, dataset1, dataset2), definire le porte di output nel file CustomAddRows.xml come segue:

<Ports> 
    <Output id="dataset" name="Dataset Out" type="DataTable"> 
        <Description>New Dataset</Description> 
    </Output> 
    <Output id="dataset1_out" name="Dataset 1 Out" type="DataTable"> 
        <Description>First Dataset</Description> 
    </Output> 
    <Output id="dataset2_out" name="Dataset 2 Out" type="DataTable"> 
        <Description>Second Dataset</Description> 
    </Output> 
    <Input id="dataset1" name="Dataset 1" type="DataTable"> 
        <Description>First Input Table</Description>
    </Input> 
    <Input id="dataset2" name="Dataset 2" type="DataTable"> 
        <Description>Second Input Table</Description> 
    </Input> 
</Ports> 

Restituire l'elenco di oggetti in un elenco nell'ordine corretto in 'CustomAddRows.R':

CustomAddRows <- function(dataset1, dataset2, swap=FALSE) { 
    if (swap) { dataset <- rbind(dataset2, dataset1)) } 
    else { dataset <- rbind(dataset1, dataset2)) 
    } 
    return (list(dataset, dataset1, dataset2)) 
} 

Output di visualizzazione: è anche possibile specificare una porta di output di tipo Visualizationche consente di visualizzare l'output del dispositivo e della console grafica R. Questa porta non fa parte dell'output della funzione R e non interferisce con l'ordine degli altri tipi di porta di output. Per aggiungere una porta di visualizzazione ai moduli personalizzati, aggiungere un elemento Output con un valore Visualization per il relativo attributo type:

<Output id="deviceOutput" name="View Port" type="Visualization">
    <Description>View the R console graphics device output.</Description>
</Output>

Regole di output:

• Il valore dell'attributo id dell'elemento Output deve essere un nome di variabile R valido.
• Il valore dell'attributo id dell'elemento Output non deve superare i 32 caratteri.
• Il valore dell'attributo name dell'elemento Output non deve superare i 64 caratteri.
• Il valore dell'attributo type dell'elemento Output deve essere Visualization.

Argomenti

Dati aggiuntivi possono essere passati alla funzione R con i parametri del modulo definiti nell'elemento Arguments. Questi parametri vengono visualizzati nel riquadro delle proprietà più a destra dell'interfaccia utente di Machine Learning quando viene selezionato il modulo. Gli argomenti possono essere uno qualsiasi dei tipi supportati. In alternativa, è possibile creare un enumeratore personalizzato, se necessario. Analogamente agli elementi Ports, gli elementi Arguments possono presentare un elemento Description facoltativo che specifica il testo visualizzato quando si posiziona il mouse sul nome del parametro. Le proprietà facoltative per un modulo, quali defaultValue, minValue e maxValue, possono essere aggiunte a qualsiasi argomento come attributi di un elemento Properties. Le proprietà valide per l'elemento Properties dipendono dal tipo di argomento e vengono descritte con i tipi di argomento supportati nella sezione successiva. Gli argomenti con la proprietà isOptional impostata su "true" non richiedono che l'utente immetta un valore. Se non viene fornito un valore per l'argomento, l'argomento non verrà passato alla funzione del punto di ingresso. Gli argomenti della funzione del punto di ingresso facoltativi devono essere gestiti in modo esplicito dalla funzione, ad esempio viene assegnato un valore predefinito NULL nella definizione della funzione del punto di ingresso. Un argomento facoltativo imporrà gli altri vincoli dell'argomento, ad esempio min o max, solo se l'utente fornisce un valore. Come per gli input e gli output, è fondamentale che a ognuno dei parametri siano associati valori ID univoci. Nell'esempio di avvio rapido l'ID/parametro associato è stato scambiato.

Elemento Arg

Un parametro del modulo viene definito con l'elemento figlio Arg della sezione Arguments del file di definizione XML. Come con gli elementi figlio nella sezione Ports, l'ordine dei parametri nella sezione Arguments definisce il layout riscontrato nell'esperienza utente. I parametri vengono visualizzati dall'alto verso il basso nell'interfaccia utente nello stesso ordine in cui sono definiti nel file XML. I tipi supportati da Machine Learning per i parametri sono elencati di seguito.

int : parametro di tipo Integer (32 bit).

<Arg id="intValue1" name="Int Param" type="int">
    <Properties min="0" max="100" default="0" />
    <Description>Integer Parameter</Description>
</Arg>

• Proprietà facoltative: min, max, default e isOptional

double : parametro di tipo doppio.

<Arg id="doubleValue1" name="Double Param" type="double">
    <Properties min="0.000" max="0.999" default="0.3" />
    <Description>Double Parameter</Description>
</Arg>

• Proprietà facoltative: min, max, default e isOptional

bool : parametro booleano rappresentato da una casella di controllo nell'esperienza utente.

<Arg id="boolValue1" name="Boolean Param" type="bool">
    <Properties default="true" />
    <Description>Boolean Parameter</Description>
</Arg>

• Proprietà facoltative: default (false se non impostato)

string: stringa standard

<Arg id="stringValue1" name="My string Param" type="string">
    <Properties isOptional="true" />
    <Description>String Parameter 1</Description>
</Arg>    

• Proprietà facoltative: default e isOptional

ColumnPicker: parametro di selezione della colonna. Questo tipo esegue il rendering in UX come selezione di colonne. L'elemento Property viene usato qui per specificare l'ID della porta da cui vengono selezionate le colonne, in cui il tipo di porta di destinazione deve essere DataTable. Il risultato della selezione delle colonne verrà passato alla funzione R come elenco di stringhe contenenti i nomi di colonna selezionati.

<Arg id="colset" name="Column set" type="ColumnPicker">      
    <Properties portId="datasetIn1" allowedTypes="Numeric" default="NumericAll"/>
    <Description>Column set</Description>
</Arg>

• Proprietà obbligatorie: portId : corrisponde all'ID di un elemento Input con tipo DataTable.

• Proprietà facoltative:

  • allowedTypes : filtra i tipi di colonna tra cui è possibile scegliere. I valori validi includono:

    • Numeric
    • Booleano
    • Categorie
    • String
    • Etichetta
    • Funzionalità
    • Punteggio
    • Tutte le date

  • default : le selezioni predefinite valide per il selettore di colonna includono:

    • None
    • NumericFeature
    • NumericLabel
    • NumericScore
    • NumericAll
    • BooleanFeature
    • BooleanLabel
    • BooleanScore
    • BooleanAll
    • CategoricalFeature
    • CategoricalLabel
    • CategoricalScore
    • CategoricalAll
    • StringFeature
    • StringLabel
    • StringScore
    • StringAll
    • AllLabel
    • AllFeature
    • AllScore
    • Tutte le date

DropDown: elenco enumerato specificato dall'utente (elenco a discesa). Gli elementi dell'elenco a discesa vengono specificati all'interno dell'elemento Properties usando un elemento Item. L'id di ciascun elemento Item deve essere univoco e una variabile R valida. Il valore di name di un elemento Item rappresenta sia il testo visualizzato che il valore passato alla funzione R.

<Arg id="color" name="Color" type="DropDown">
    <Properties default="red">
        <Item id="red" name="Red Value"/>
        <Item id="green" name="Green Value"/>
        <Item id="blue" name="Blue Value"/>
    </Properties>
    <Description>Select a color.</Description>
</Arg>    

• Proprietà facoltative:
  • default : il valore per la proprietà predefinita deve corrispondere a un valore ID di uno degli elementi Item .

File ausiliari

Qualsiasi file inserito nel file ZIP del modulo personalizzato sarà disponibile per l'uso durante la fase di esecuzione. Vengono mantenute le strutture di directory presenti. Ciò significa che l'origine file funziona in locale e nell'esecuzione di Machine Learning Studio (versione classica).

Nota

Si noti che tutti i file vengono estratti nella directory "src", quindi tutti i percorsi devono avere il prefisso "src/".

Si supponga, ad esempio, di voler rimuovere tutte le righe con NAs dal set di dati e rimuovere anche eventuali righe duplicate, prima di restituirla in CustomAddRows ed è già stata scritta una funzione R che esegue questa operazione in un file RemoveDupNARows.R:

RemoveDupNARows <- function(dataFrame) {
    #Remove Duplicate Rows:
    dataFrame <- unique(dataFrame)
    #Remove Rows with NAs:
    finalDataFrame <- dataFrame[complete.cases(dataFrame),]
    return(finalDataFrame)
}

È possibile usare il file ausiliario RemoveDupNARows.R nella funzione CustomAddRows:

CustomAddRows <- function(dataset1, dataset2, swap=FALSE) {
    source("src/RemoveDupNARows.R")
        if (swap) { 
            dataset <- rbind(dataset2, dataset1))
        } else { 
            dataset <- rbind(dataset1, dataset2)) 
        } 
    dataset <- removeDupNARows(dataset)
    return (dataset)
}

Caricare quindi un file ZIP contenente "CustomAddRows.R", "CustomAddRows.xml" e "RemoveDupNARows.R" come modulo R personalizzato.

Ambiente di esecuzione

L'ambiente di esecuzione dello script R usa la stessa versione di R del modulo Esegui script R e può usare gli stessi pacchetti predefiniti. È anche possibile aggiungere altri pacchetti R al modulo personalizzato includendoli nel pacchetto ZIP del modulo personalizzato. È sufficiente caricare i pacchetti nello script R come si farebbe nel proprio ambiente R.

limitazioni dell'ambiente di esecuzione includono:

• File system non persistente: i file scritti quando viene eseguito il modulo personalizzato non vengono mantenuti in più esecuzioni dello stesso modulo.
• Nessun accesso alla rete