Gegevenstabel
Belangrijk
De ondersteuning voor Azure Machine Learning-studio (klassiek) eindigt op 31 augustus 2024. U wordt aangeraden om vóór die datum over te stappen naar Azure Machine Learning.
Vanaf 1 december 2021 kunt u geen nieuwe resources voor Azure Machine Learning-studio (klassiek) meer maken. Tot en met 31 augustus 2024 kunt u de bestaande resources van Azure Machine Learning-studio (klassiek) blijven gebruiken.
- Zie informatie over het verplaatsen machine learning van ML Studio (klassiek) naar Azure Machine Learning.
- Meer informatie over Azure Machine Learning.
De documentatie van ML-studio (klassiek) wordt buiten gebruik gesteld en wordt in de toekomst mogelijk niet meer bijgewerkt.
Gegevenstabelklasse
Een gegevensset bestaat uit gegevens die zijn geüpload naar Machine Learning Studio (klassiek), zodat ze kunnen worden gebruikt in het modelleringsproces. Zelfs als u gegevens in een andere indeling uploadt of een opslagindeling opgeeft, zoals CSV, ARFF of TSV, DataTable
worden de gegevens impliciet geconverteerd naar een object wanneer ze worden gebruikt door een module in een experiment.
Notitie
Van toepassing op: Machine Learning Studio (klassiek)
Vergelijkbare modules voor slepen en neerzetten zijn beschikbaar in Azure Machine Learning designer.
De gegevensset is gebaseerd op de . NET-gegevenstabel
Kolomtypen
Een DataTable
bestaat uit een verzameling kolommen met bijbehorende metagegevens. Met deze kolommen wordt de IArray
interface geïmplementeerd. Kolommen met gegevens in Machine Learning Studio (klassiek) worden begrepen als eendimensionale matrices, dat wil zeggen vectoren.
De klasse .NET Array implementeert deze algemene interfaces: System.Collections.Generic.IList<T>
, System.Collections.Generic.ICollection<T>
en System.Collections.Generic.IEnumerable<T>
.
Kolommen van de typen int
, double
en Boolean
worden doorgaans weergegeven als numerieke compacte matrices. Als een compacte kolom ontbrekende waarden bevat, wordt deze verwerkt als een matrix met ontbrekende waarden of als een compacte matrix met null-waarden voor objecten.
Kolommen met tekenreeksen worden verwerkt als compacte objectmatrix. Als er ontbrekende waarden zijn, worden de ontbrekende waarden weergegeven als null-waarden of als het type MissingValuesObjectArray<string>
.
Zie Matrixklasse (MSDN-bibliotheek) voor meer informatie.
Kolommen in een gegevenstabel verkrijgen
U kunt een kolom krijgen door de methode aan te GetColumn
roepen in de DataTable. De GetColumn
methode heeft twee overloads:
GetColumn(<Int64>)
haalt een kolom op op de index.GetColumn(<string>)
haalt een kolom op met de naam.
Andere interfaces in Studio (klassiek)
In deze sectie worden ook de volgende interfaces voor Machine Learning Studio (klassiek) beschreven:
Type | Description |
---|---|
ICluster-interface | De ICluster-interface definieert de structuur van clusteringmodellen. |
Interface IFilter | De interface IFilter definieert de structuur van filters voor digitale signaalverwerking die worden toegepast op een hele reeks numerieke waarden. Filters kunnen worden gemaakt en vervolgens worden opgeslagen en toegepast op een nieuwe reeks. |
ILearner-interface | De ILearner-interface biedt een algemene structuur voor het definiëren en opslaan van analytische modellen, met uitzondering van bepaalde speciale typen, zoals clusteringmodellen. |
ITransform-interface | De ITransform-interface biedt een algemene structuur voor het definiëren en opslaan van transformaties. U kunt een iTransform maken met Machine Learning Studio (klassiek) en vervolgens de transformatie toepassen op nieuwe gegevenssets. |