Компонент применения преобразования
В этой статье описывается компонент в конструкторе Машинного обучения Azure.
Используйте данный компонент для изменения входного набора данных на основе ранее вычисленного преобразования. Компонент необходим для обновления преобразования в конвейерах вывода.
Например, если z-показатели использовались в целях нормализации данных для обучения в компоненте Нормализация данных, необходимо также использовать значение z-показателя, вычисленное для обучения на этапе оценки. В Машинном обучении Azure преобразование можно сохранить как метод нормализации, а затем использовать функцию Применение преобразования, чтобы применить z-показатель к входным данным до выполнения оценки.
Сохранение преобразований
Конструктор позволяет сохранить преобразования данных в виде наборов данных и использовать их в других конвейерах.
Выберите успешно запущенный компонент преобразования данных.
Откройте вкладку Выходные данные и журналы.
Найдите выход преобразования и выберите пункт Регистрация набора данных, чтобы сохранить выход в виде компонента в категории Наборы данных палитры компонентов.
Использование функции "Применение преобразования"
Добавьте в конвейер компонент Применение преобразования. Этот компонент можно найти в разделе оценки модели и оценки палитры компонентов.
Найдите сохраненное преобразование, которое будет использоваться, в разделе Наборы данных на палитре компонентов.
Подключите выход сохраненного преобразования к левому входному порту компонента Применение преобразования.
Набор данных должен иметь точно такую же схему (число столбцов, имена столбцов, типы данных), как и набор данных, для которого было изначально создано преобразование.
Подключите выход набора данных выбранного компонента к правому входному порту компонента Применение преобразования.
Чтобы применить преобразование к новому набору данных, отправьте конвейер.
Внимание
Чтобы убедиться, что в конвейерах вывода также можно осуществить обновленное преобразование в конвейерах обучения, выполняйте следующие инструкции при каждом обновлении преобразования в конвейере обучения.
- В конвейере обучения зарегистрируйте выходные данные команды Выберите столбцы преобразования в качестве набора данных.
- В конвейере вывода удалите компонент TD- и замените его набором данных, зарегистрированным на предыдущем шаге.
Следующие шаги
Ознакомьтесь с набором доступных компонентов для машинного обучения Azure.