Selecionar Transformação de Colunas
Importante
O suporte para o Estúdio de ML (clássico) terminará a 31 de agosto de 2024. Recomendamos a transição para o Azure Machine Learning até essa data.
A partir de 1 de dezembro de 2021, não poderá criar novos recursos do Estúdio de ML (clássico). Até 31 de agosto de 2024, pode continuar a utilizar os recursos existentes do Estúdio de ML (clássico).
- Consulte informações sobre projetos de machine learning em movimento de ML Studio (clássico) para Azure Machine Learning.
- Saiba mais sobre Azure Machine Learning.
A documentação do Estúdio de ML (clássico) está a ser descontinuada e poderá não ser atualizada no futuro.
Cria uma transformação que seleciona o mesmo subconjunto de colunas que no conjunto de dados dados
Categoria: Transformação de Dados / Manipulação
Nota
Aplica-se a: Machine Learning Studio (clássico) apenas
Módulos semelhantes de arrasto e queda estão disponíveis em Azure Machine Learning designer.
Este artigo descreve como utilizar o módulo Select Columns Transform em Machine Learning Studio (clássico). O objetivo do módulo Select Columns Transform é garantir que um conjunto previsível e consistente de colunas seja sempre utilizado em operações de aprendizagem automática a jusante.
Este módulo é particularmente útil para tarefas como a pontuação, que requerem colunas específicas. As alterações nas colunas disponíveis podem quebrar a experiência ou alterar os resultados.
Utilize a Curva de Colunas Select para criar e guardar um conjunto de colunas. Em seguida, utilize o módulo De Transformação De Aplicar para aplicar essas seleções em novos dados.
Como utilizar a seleção de colunas transformam
Este cenário pressupõe que pretende utilizar a seleção de recursos para gerar um conjunto dinâmico de colunas que serão usadas para treinar um modelo. Para garantir que as seleções de colunas são as mesmas para o processo de pontuação, utiliza o módulo Select Columns Transform para capturar as seleções de colunas e aplicá-las em outros lugares da experiência.
Adicione um conjunto de dados de entrada à sua experiência no Studio (clássico).
Adicione uma instância da Seleção de Recursos Baseados em Filtro.
Ligação os módulos e configurar o módulo de seleção de funcionalidades para encontrar automaticamente alguns dos melhores recursos no conjunto de dados de entrada.
Adicione uma instância do Modelo de Comboio e use a saída da Seleção de Recursos Baseados em Filtros como entrada para o treino.
Importante
Uma vez que a importância da característica é decidida com base nos valores da coluna, não é possível saber com antecedência quais as colunas que podem estar disponíveis para entrada no Modelo de Comboio.
Agora, anexe uma instância do módulo Select Columns Transform .
Isto gera uma seleção de colunas como uma transformação que pode ser guardada ou aplicada a outros conjuntos de dados. Este passo garante que as colunas identificadas pela seleção de recursos são guardadas para reutilização por outros módulos.
Adicione o módulo 'Modelo de Pontuação '.
Não ligue o conjunto de dados de entrada.
Em vez disso, adicione o módulo De Transformação De Aplicar e ligue a saída da transformação da seleção de recursos.
Importante
Não pode esperar aplicar a Seleção de Recursos Baseados em Filtros no conjunto de dados de pontuação e obter os mesmos resultados. Uma vez que a seleção de recursos é baseada em valores, pode escolher um conjunto diferente de colunas, o que faria com que a operação de pontuação falhasse.
Execute a experimentação.
Este processo de poupança e, em seguida, aplicação de uma seleção de colunas garante que o mesmo esquema de dados está disponível para treino e pontuação.
Exemplos
Por exemplo, como utilizar este módulo, consulte a Galeria Azure AI:
Selecione as colunas transformam-se: Uma passagem completa que utiliza este módulo.
Filtrar as funcionalidades e removê-las das entradas de pontuação: Guarde esta experiência para o seu espaço de trabalho para ver como o módulo é utilizado num fluxo de trabalho experimental completo.
Entradas esperadas
| Nome | Tipo | Description |
|---|---|---|
| Conjunto de dados com colunas desejadas | Tabela de Dados | Conjunto de dados que contém conjunto de colunas desejado |
Saídas
| Nome | Tipo | Description |
|---|---|---|
| Transformação da seleção de colunas | Interface ITransform | Transformação que seleciona o mesmo subconjunto de colunas que no conjunto de dados dados. |
Exceções
| Exceção | Description |
|---|---|
| Erro 0003 | A exceção ocorre se uma ou mais entradas forem nulas ou vazias. |