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行の追加

  • [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。

入力データセットの一連の行を別のデータセットの最後に追加します

カテゴリ: データ変換/操作

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) の [行の追加] モジュールを使用して、2つのデータセットを連結する方法について説明します。 連結では、2 番目のデータセットの行が最初のデータセットの末尾に追加されます。

行の連結は、次のようなシナリオで役立ちます。

  • 一連の評価統計を生成した後、レポート作成を容易にするためにそれらを 1 つの表に結合する。

  • さまざまなデータセットを使用していて、それらのデータセットを結合して最終的なデータセットを作成する。

行の追加の使用方法

2 つのデータセットの行を連結するには、それぞれの行のスキーマがまったく同じである必要があります。 つまり、列の数と列内のデータの型が同じである必要があります。

  1. [行の追加] モジュールを実験にドラッグすると、[操作] カテゴリの [データ変換] の下に表示されます。

  2. データセットを 2 つの入力ポートに接続します。 追加するデータセットは、2 番目 (右) のポートに接続する必要があります。

  3. 実験を実行します。 出力データセットの行数は、両方の入力データセットの行の合計に等しくなければなりません。

    Add Rows (行の追加) モジュールの両方の入力に同じデータセットを追加すると、データセットは複製されます。

テクニカル ノート

ここでは、実装の詳細と一般的な質問について説明します。

  • 行を追加する場合に、ソース データセットをフィルター処理することはできません。 [行の追加] を使用すると、入力として指定された両方のデータセットのすべての行が連結されます。

  • 数行だけを追加する場合は、 Partition と Sample を使用して、行をフィルター処理し、必要な行だけを含むデータセットを生成する条件を定義します。

例

このモジュールの使用方法の例については、 Azure AI Galleryを参照してください。

  • 需要見積もり: 複数のモデルを評価した結果を1つのデータセットに結合し、それを R スクリプトの実行に渡してカスタム処理します。

  • 次のように、便利な機能を含むデータセットがクリーンアップされ、[行の追加]、[列の追加]、および [データの結合] を使用して結合されます。

  • 学生の成績の予測: [ 行の追加 を使用して、 算術演算の適用によって計算されるカスタムメトリックの結果を結合します。

  • 時系列予測: R スクリプトを使用してカスタムメトリックを生成し、[ 行の追加] を使用して1つのテーブルに結合します。

想定される入力

名前 型 説明
データセット 1 データ テーブル 出力データセット 1 に追加するデータセット行
データセット 2 データ テーブル 最初のデータセットに追加するデータセット行

出力

名前 型 説明
結果のデータセット データ テーブル 入力データセットのすべての行を含むデータセット

例外

例外 説明
エラー 0003 1 つ以上の入力データセットが null または空の場合に、例外が発生します。
エラー 0010 入力データセットの列名が一致する必要があるが、一致していない場合に、例外が発生します。
エラー 0016 モジュールに渡される入力データセットに互換性のある列の種類が必要であるが、互換性がない場合に例外が発生します。
エラー 0008 パラメーターが範囲内でない場合に、例外が発生します。

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

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

こちらもご覧ください

操作
データ変換
モジュールの一覧 (アルファベット順)