Convert to ARFF
Importante
Il supporto dello studio di Azure Machine Learning (versione classica) terminerà il 31 agosto 2024. È consigliabile passare ad Azure Machine Learning entro tale data.
A partire dal 1° dicembre 2021 non sarà possibile creare nuove risorse dello studio di Azure Machine Learning (versione classica). Fino al 31 agosto 2024 sarà possibile continuare a usare le risorse dello studio di Azure Machine Learning (versione classica).
- Vedere leinformazioni sullo spostamento di progetti di Machine Learning da ML Studio (versione classica) ad Azure Machine Learning.
- Altre informazioni sulle Azure Machine Learning.
La documentazione relativa allo studio di Machine Learning (versione classica) è in fase di ritiro e potrebbe non essere aggiornata in futuro.
Converte l'input di dati nel formato di file di relazione attributi usato dal set di strumenti Weka
Categoria: Conversioni del formato dati
Nota
Si applica a: Machine Learning Studio (versione classica)
Nella finestra di progettazione sono disponibili moduli simili Azure Machine Learning trascinamento della selezione.
Panoramica del modulo
Questo articolo descrive come usare il modulo Converti in ARFF in Machine Learning Studio (versione classica) per convertire set di dati e risultati nel formato di file relazione tra attributi usato dal set di strumenti Weka. Questo formato è noto come ARFF.
La specifica dei dati ARFF per Weka supporta più attività di Machine Learning, tra cui la pre-elaborazione dei dati, la classificazione e la selezione delle funzionalità. In questo formato i dati sono organizzati in base alle entità e ai relativi attributi ed è contenuto in un singolo file di testo. Per informazioni dettagliate sul formato di file Weka, vedere la sezione Note tecniche.
In generale, la conversione nel formato di file Weka è necessaria solo se si vuole usare sia Machine Learning che Weka e si intende spostare i dati di training tra di essi.
Per altre informazioni sul set di strumenti Weka, vedere questo articolo di Wikipedia: Weka (Machine Learning)
Avviso
Non è possibile sovrascrivere nell'archiviazione di Azure un file ARFF esistente.
Come usare Converti in ARFF
Aggiungere il modulo Convert to ARFF (Converti in ARFF ) all'esperimento. È possibile trovare questo modulo nella categoria Conversioni formato dati in Machine Learning Studio (versione classica).
Connessione a qualsiasi modulo che restituisce un set di dati.
Eseguire l'esperimento oppure fare clic sul modulo Convert to ARFF (Converti in ARFF ) e fare clic su Run selected (Esegui selezionato).
Risultati
Per creare una copia dei dati in una cartella locale, fare doppio clic sull'output di Converti in ARFF e selezionare l'opzione Scarica .
Se non si specifica una cartella, viene applicato un nome file predefinito e il file viene salvato nella raccolta download locale.
Nota
Questo modulo non supporta l'esportazione in codice Python o R.
Esempio
Non sono disponibili esempi specifici di questo formato nel Azure AI Gallery. Tuttavia, questi esperimenti illustrano altri tipi di conversione del formato:
Compressione delle immagini basata sul colore: esporta i set di dati usati per ogni parte dell'analisi in file per la riproducibilità e l'uso in altre piattaforme di analisi.
Esempio di convalida incrociata per la classificazione binaria: esporta i risultati della convalida incrociata in file in modo che i risultati per più modelli possano essere confrontati usando uno strumento come Excel.
Note tecniche
Questa sezione contiene informazioni dettagliate sull'implementazione, suggerimenti e risposte alle domande frequenti.
Esempio di formato ARFF
Questa sezione fornisce un esempio dell'aspetto di un set di dati tipico quando viene convertito in ARFF.
In genere un file di dati ARFF è costituito da due sezioni: un'intestazione che definisce l'origine dati e lo schema e la sezione data, che contiene le entità effettive e i relativi attributi.
Intestazione ARFF
L'intestazione per un file ARFF definisce l'elenco degli attributi (in colonne) e i relativi tipi di dati. L'intestazione può contenere anche più righe di annotazione che illustrano l'origine dati o includono altre note.
% Source: Iris dataset, UCI % 0 = Iris-setosa, 1= Iris-virginica @RELATION iris @ATTRIBUTE sepal_length NUMERIC @ATTRIBUTE sepal_width NUMERIC @ATTRIBUTE petal_length NUMERIC @ATTRIBUTE petal_width NUMERIC @ATTRIBUTE class {0, 1}
Suggerimento
Se il set di dati che si sta convertendo non ha nomi di colonna, usare il modulo Edit Metadata (Modifica metadati) per aggiungere i nomi di colonna prima di usare la conversione in ARFF.
Dati ARFF
La sezione data è costituita da valori delimitati da virgole e ha un aspetto molto simile a un file CSV senza intestazioni di colonna.
@DATA 5.1,3.5,1.4,0.2,0
Per altre informazioni su questo formato di file, vedere la pagina Wiki di Weka: ARFF (versione per sviluppatori).
Versione ARFF corrente
Machine Learning Studio (versione classica) salva i file ARFF usando il formato ARFF 3.0.
Input previsti
| Nome | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| Set di dati | Tabella dati | Set di dati di input |
Output
| Nome | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| Set di dati di risultati | Arff | Set di dati di output |