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カウント テーブルのエクスポート

  • [アーティクル]

重要

Machine Learning Studio (クラシック) のサポートは、2024 年 8 月 31 日に終了します。 その日までに、Azure Machine Learning に切り替えすることをお勧めします。

2021 年 12 月 1 日以降、新しい Machine Learning Studio (クラシック) リソースは作成できません。 2024 年 8 月 31 日まで、既存の Machine Learning Studio (クラシック) リソースを引き続き使用できます。

ML Studio (クラシック) のドキュメントは廃止予定であり、今後更新されない可能性があります。

新しいデータで使用するために保存された変換からカウント テーブルをエクスポートします

カテゴリ: ラーニング Counts

注意

適用対象: Machine Learning Studio (クラシック) のみ

類似のドラッグ アンド ドロップ モジュールは Azure Machine Learning デザイナーで使用できます。

モジュールの概要

この記事では、Machine Learning Studio (クラシック) で [カウント テーブルのエクスポート] モジュールを使用する方法について説明します。 [ カウント テーブルのエクスポート ] モジュールは、非推奨のビルドカウント テーブルと非推奨の Count Featurizer モジュールを使用する実験との下位互換性を確保するために用意されています。

新しい Build Counting Transform モジュールを使用してカウントベースの特徴を作成すると、特徴付けされたデータセットと、カウントから特徴を作成する変換の両方が出力されます。 [カウント テーブル のエクスポート] モジュールを 使用すると、この新しいモジュールによって出力されるカウントベースの特徴を count メタデータ と count テーブルに 分割できます。 これらの出力形式は、以前は非推奨のモジュールで使用されました。

カウント テーブルと、これらのテーブルを使用して特徴を作成する方法に関する一般的な情報については、「カウントを使用したラーニングを参照してください。

すべての新しい実験では、次のモジュールを使用することをお勧めします。

エクスポートカウント テーブルを構成する方法

  1. [Machine Learning Studio (クラシック) で、インポートしたカウント テーブルを使用する実験を開きます。

  2. 保存されたカウント変換を見つけて、実験に追加します。

  3. Connectされたカウント変換 (ラベル付き変換) の出力を [カウント テーブルのエクスポート] に設定します。

  4. Count Featurizer (非推奨) モジュールを実験に追加し、それをエクスポートカウント テーブルの 2 つの 出力に接続します。

  5. Count Featurizer (非推奨) モジュールでは、フィーチャー化するデータセットに追加の入力が必要です。 Connect変換を出力に適用するデータセットを作成します。

  6. ラベル列、カウント列、特徴付けする列、出力する特徴など、Count Featurizer (非推奨) に必要なパラメーターを設定します。

    カウント変換で最初に選択された列のサブセットを選択する必要があります。 ただし、 カウント テーブルのエクスポート モジュールではこれらの列の一覧が提供されません。そのため、元の実験を確認し、使用された列をメモする必要があります。 変換の作成時に使用されていない列を選択すると、エラーが発生します。

例

次のサンプル実験を使用して、カウントベースのフィーチャー化の 例を次のAzure AI Gallery。

  • フライト遅延予測: 非常に大きなデータセットでカウントベースのフィーチャー化がどのように役立つのか示します。

  • ラーニングカウントを使用する: NYC タクシー データを使用した多クラス分類: 多クラス予測タスクでのカウントベースの特徴の使用を示します。

  • ラーニングカウント: NYC タクシー データを使用した二項分類: 二項分類タスクでカウントベースの特徴を使用します。

注意

非推奨のバージョンの ラーニング と Counts モジュールを使用して作成されたギャラリー実験を開いた場合、実験は新しいモジュールを使用するように自動的にアップグレードされます。

想定される入力

名前 型 説明
カウント変換 ITransform インターフェイス カウント変換。

出力

名前 型 説明
Dracula カウント メタデータ データ テーブル カウントのメタデータ。
Dracula カウント テーブル データ テーブル カウント テーブル。

例外

例外 説明
エラー 0003 1 つまたは複数の入力が null または空の場合、例外が発生します。
エラー 0086 カウント変換が有効ではない場合、例外が発生します。

Studio (クラシック) モジュールに固有のエラーの一覧については、「エラー コードMachine Learning参照してください。

API の例外の一覧については、「エラー コードMachine Learning REST API参照してください。

こちらもご覧ください

カウントを使用した学習