수동으로 데이터 입력 구성 요소

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이 문서에서는 Azure Machine Learning 디자이너의 구성 요소에 대해 설명합니다.

수동으로 데이터 입력 구성 요소를 사용하여 값을 입력해서 작은 데이터 세트를 만들 수 있습니다. 데이터 세트에는 여러 개의 열이 있을 수 있습니다.

이 구성 요소는 다음과 같은 시나리오에서 유용할 수 있습니다.

  • 테스트를 위해 작은 값 집합 생성
  • 짧은 레이블 목록 만들기
  • 데이터 세트에 삽입할 열 이름 목록 입력

데이터 세트 만들기

  1. 수동으로 데이터 입력 구성 요소를 파이프라인에 추가합니다. 이 구성 요소는 Azure Machine Learning의 데이터 입력 및 출력 범주에서 찾을 수 있습니다.

  2. DataFormat에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. 이 옵션에 따라 사용자가 제공한 데이터의 구문 분석 방법이 결정됩니다. 형식마다 요구 사항이 크게 다르므로 관련 항목을 참조해야 합니다.

    • ARFF: Weka에서 사용되는 특성 관계 파일 형식입니다.
    • CSV: 쉼표로 구분된 값 형식입니다. 자세한 내용은 CSV로 변환을 참조하세요.
    • SVMLight: Vowpal Wabbit 및 기타 기계 학습 프레임워크에서 사용되는 형식입니다.
    • TSV: 탭으로 구분된 값 형식입니다.

    형식을 선택했는데 형식 사양을 충족하는 데이터를 제공하지 않으면 런타임 오류가 발생합니다.

  3. 데이터 텍스트 상자 안을 클릭하여 데이터 입력을 시작합니다. 다음 형식에는 특별한 주의가 필요합니다.

    • CSV: 여러 열을 만들려면 쉼표로 구분된 텍스트를 붙여넣거나 필드 사이에 쉼표를 사용하여 여러 열을 입력합니다.

      Hasheader 옵션을 선택한 경우 값의 첫 행을 열 머리글로 사용할 수 있습니다.

      이 옵션의 선택을 취소하면 열 이름(Col1, Col2 등)이 사용됩니다. 나중에 메타데이터 편집을 사용하여 열 이름을 추가하거나 변경할 수 있습니다.

    • TSV: 여러 열을 만들려면 탭으로 구분된 텍스트를 붙여넣거나 필드 사이에 탭을 사용하여 여러 열을 입력합니다.

      Hasheader 옵션을 선택한 경우 값의 첫 행을 열 머리글로 사용할 수 있습니다.

      이 옵션의 선택을 취소하면 열 이름(Col1, Col2 등)이 사용됩니다. 나중에 메타데이터 편집을 사용하여 열 이름을 추가하거나 변경할 수 있습니다.

    • ARFF: 기존 ARFF 형식 파일을 붙여넣습니다. 값을 직접 입력하는 경우 데이터 시작 부분에 선택적 머리글 및 필수 특성 필드를 추가해야 합니다.

      예를 들어 다음 머리글 및 특성 행을 간단한 목록에 추가할 수 있습니다. 열 머리글은 SampleText입니다. 문자열 형식은 지원되지 않습니다.

      % Title: SampleText.ARFF  
% Source: Enter Data component  
@ATTRIBUTE SampleText NUMERIC  
@DATA  
\<type first data row here>

    • SVMLight: SVMLight 형식을 사용하여 값을 입력하거나 붙여넣습니다.

      예를 들어 다음 샘플은 SVMLight 형식으로 작성된 Blood Donation 데이터 세트의 처음 몇 줄을 나타냅니다.

      # features are [Recency], [Frequency], [Monetary], [Time]  
1 1:2 2:50 3:12500 4:98   
1 1:0 2:13 3:3250 4:28

      수동으로 데이터 입력 구성 요소를 실행하면 다음과 같이 해당 줄이 열 및 인덱스 값의 데이터 세트로 변환됩니다.

      Col1 Col2 Col3 Col4 레이블
      0.00016 0.004 0.999961 0.00784 1
      0 0.004 0.999955 0.008615 1

  4. 각 행 뒤에서 Enter 키를 선택하여 새 줄을 시작합니다.

    Enter 키를 여러 번 선택하여 빈 후행 행을 여러 개 추가하면 빈 행이 제거되거나 잘립니다.

    누락 값이 있는 행을 만드는 경우 나중에 언제든지 필터링할 수 있습니다.

  5. 출력 포트를 다른 구성 요소에 연결하고 파이프라인을 실행합니다.

    데이터 세트를 보려면 구성 요소를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 시각화를 선택합니다.

다음 단계

Azure Machine Learning에서 사용 가능한 구성 요소 집합을 참조하세요.