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tipi di dati dei moduli di ML Studio (versione classica)

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).

La documentazione relativa allo studio di Machine Learning (versione classica) è in fase di ritiro e potrebbe non essere aggiornata in futuro.

Questo articolo descrive i tipi di dati .NET supportati in Machine Learning Studio (versione classica) per i dati esterni. Vengono inoltre descritte le classi di tipi di dati personalizzate usate per il passaggio di dati tra moduli all'interno di un esperimento.

Tabella dei tipi di dati .NET

I tipi .NET seguenti sono supportati dai moduli Machine Learning Studio (versione classica).

Tipo di dati .NET Commenti
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
Single https://msdn.microsoft.com/library/system.single(v=vs.110).aspx
Double 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 I GUID vengono convertiti in stringhe all'input

Tabella dei tipi di dati personalizzati

Inoltre, Machine Learning Studio (versione classica) supporta le classi di dati personalizzate seguenti.

Tipo di dati Descrizione
Tabella dati L'interfaccia DataTable definisce la struttura di tutti i set di dati usati Machine Learning.
ICluster interface L'interfaccia ICluster definisce la struttura dei modelli di clustering.
Interfaccia IFilter L'interfaccia IFilter definisce la struttura dei filtri di elaborazione dei segnali digitali applicati a un'intera serie di valori numerici. I filtri possono essere creati e quindi salvati e applicati a una nuova serie.
ILearner interface L'interfaccia ILearner fornisce una struttura generica per la definizione e il salvataggio di modelli analitici, escludendo alcuni tipi speciali, ad esempio i modelli di clustering.
Interfaccia ITransform L'interfaccia ITransform fornisce una struttura generica per la definizione e il salvataggio delle trasformazioni. È possibile creare un oggetto iTransform usando Machine Learning Studio (versione classica) e quindi applicare la trasformazione ai nuovi set di dati.

Vedi anche

Machine Learning Studio (versione classica)

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