Använd transformeringskomponent

I den här artikeln beskrivs en komponent i Azure Machine Learning designer.

Använd den här komponenten för att ändra en indatauppsättning baserat på en tidigare beräknad transformering. Den här komponenten är nödvändig i om du behöver uppdatera transformeringar i slutsatsdragningspipelines.

Om du till exempel använde z-score för att normalisera dina träningsdata med hjälp av komponenten Normalisera data , skulle du också vilja använda z-score-värdet som beräknades för träning under bedömningsfasen. I Azure Machine Learning kan du spara normaliseringsmetoden som en transformering och sedan använda Tillämpa transformering för att tillämpa z-poängen på indata innan du bedömer.

Spara transformeringar

Med designern kan du spara datatransformeringar som datauppsättningar så att du kan använda dem i andra pipelines.

  1. Välj en komponent för datatransformering som har körts.

  2. Välj fliken Utdata + loggar .

  3. Leta reda på transformeringsutdata och välj registrera datauppsättningen för att spara den som en komponent under kategorin Datauppsättningar i komponentpaletten.

Så här använder du tillämpa transformering

  1. Lägg till komponenten Använd transformering i pipelinen. Du hittar den här komponenten i avsnittet Utvärdering av modellbedömning & i komponentpaletten.

  2. Hitta den sparade transformering som du vill använda under Datauppsättningar i komponentpaletten.

  3. Anslut utdata från den sparade omvandlingen till den vänstra indataporten för komponenten Tillämpa transformering.

    Datauppsättningen bör ha exakt samma schema (antal kolumner, kolumnnamn, datatyper) som den datauppsättning som omvandlingen först utformades för.

  4. Anslut datauppsättningens utdata för den önskade komponenten till rätt indataport för komponenten Använd transformering.

  5. Om du vill tillämpa en transformering på den nya datauppsättningen skickar du pipelinen.

Viktigt

För att säkerställa att den uppdaterade omvandlingen i träningspipelines också är möjlig i slutsatsdragningspipelines måste du följa stegen nedan varje gång det uppdateras transformering i träningspipelinen:

  1. I träningspipelinen registrerar du utdata från Transformera välj kolumner som en datauppsättning. Register dataset of component output
  2. I slutsatsdragningspipelinen tar du bort TD-komponenten och ersätter den med den registrerade datauppsättningen i föregående steg. Replace TD component

Nästa steg

Se den uppsättning komponenter som är tillgängliga för Azure Machine Learning.