typy danych modułu ML Studio (klasycznego)

Ważne

Obsługa programu Machine Learning Studio (wersja klasyczna) zakończy się 31 sierpnia 2024 r. Zalecamy przejście do usługi Azure Machine Learning przed tym terminem.

Od 1 grudnia 2021 r. nie będzie można tworzyć nowych zasobów programu Machine Learning Studio (wersja klasyczna). Do 31 sierpnia 2024 r. można będzie nadal korzystać z istniejących zasobów programu Machine Learning Studio (wersja klasyczna).

Dokumentacja programu ML Studio (wersja klasyczna) jest wycofywana i może nie być aktualizowana w przyszłości.

W tym artykule opisano typy danych .NET, które są obsługiwane w programie Machine Learning Studio (wersja klasyczna) dla danych zewnętrznych. Opisano w nim również niestandardowe klasy typów danych, które są używane do przekazywania danych między modułami w ramach eksperymentu.

Tabela typów danych .NET

Następujące typy .NET są obsługiwane przez moduły Machine Learning Studio (klasyczne).

Typ danych .NET Komentarze
Wartość logiczna 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
Pojedynczy https://msdn.microsoft.com/library/system.single(v=vs.110).aspx
Double https://msdn.microsoft.com/library/system.double(v=vs.110).aspx
Ciąg 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
przedział_czasu https://msdn.microsoft.com/library/system.timespan(v=vs.110).aspx
Byte https://msdn.microsoft.com/library/system.byte(v=vs.110).aspx
Bajt[] https://msdn.microsoft.com/library/system.byte.aspx
Guid (identyfikator GUID) Identyfikatory GUID są konwertowane na ciągi danych wejściowych

Tabela niestandardowych typów danych

Ponadto program Machine Learning Studio (klasyczny) obsługuje następujące niestandardowe klasy danych.

Typ danych Opis
Tabela danych Interfejs DataTable definiuje strukturę wszystkich zestawów danych używanych w Machine Learning.
ICluster, interfejs Interfejs ICluster definiuje strukturę modeli klastrowania.
IFilter, interfejs Interfejs IFilter definiuje strukturę filtrów przetwarzania sygnałów cyfrowych stosowanych do całej serii wartości liczbowych. Filtry można tworzyć, a następnie zapisywać i stosować do nowej serii.
ILearner, interfejs Interfejs ILearner zapewnia ogólną strukturę definiowania i zapisywania modeli analitycznych, z wyłączeniem niektórych typów specjalnych, takich jak modele klastrowania.
ITransform, interfejs Interfejs ITransform zapewnia ogólną strukturę definiowania i zapisywania przekształceń. Możesz utworzyć element iTransform przy użyciu programu Machine Learning Studio (wersja klasyczna), a następnie zastosować przekształcenie do nowych zestawów danych.

Zobacz też

Usługa Machine Learning Studio (klasyczna)