Datatabell
Viktigt
Stödet för Machine Learning Studio (klassisk) upphör den 31 augusti 2024. Vi rekommenderar att du byter till Azure Machine Learning innan dess.
Från och med den 1 december 2021 kan du inte längre skapa nya Machine Learning Studio-resurser (klassisk). Du kan fortsätta att använda befintliga Machine Learning Studio-resurser (klassisk) till och med den 31 augusti 2024.
- Se information om hur du flyttar maskininlärningsprojekt från ML Studio (klassisk) till Azure Machine Learning.
- Läs mer om Azure Machine Learning.
Dokumentationen om ML Studio (klassisk) håller på att dras tillbaka och kanske inte uppdateras i framtiden.
Datatabellklass
En datauppsättning är data som har laddats upp till Machine Learning Studio (klassisk) så att den kan användas i modelleringsprocessen. Även om du laddar upp data i ett annat format, eller anger ett lagringsformat som CSV, ARFF eller TSV, konverteras data implicit DataTable till ett -objekt när de används av en modul i ett experiment.
Anteckning
Gäller endast för: Machine Learning Studio (klassisk)
Liknande dra och släpp-moduler är tillgängliga i Azure Machine Learning designer.
Datauppsättningen baseras på . NET-datatabellen
Kolumntyper
En DataTable består av en samling kolumner med associerade metadata. Dessa kolumner implementerar IArray -gränssnittet. Datakolumner i Machine Learning Studio (klassisk) tolkas som endimensionella matriser – det vill säga vektorer.
Klassen . NET-matris implementerar dessa generiska gränssnitt: System.Collections.Generic.IList<T>, System.Collections.Generic.ICollection<T>och System.Collections.Generic.IEnumerable<T>.
Kolumner av typerna int, doubleoch representeras Boolean vanligtvis som numeriska kompakta matriser. Om en kompakt kolumn innehåller saknade värden hanteras den antingen som en matris med saknade värden eller som en objekttitetsmatris som kan ha värdet null.
Kolumner som innehåller strängar hanteras som objektt kompakta matriser. Om det saknas värden representeras de saknade värdena antingen som nullvärden eller som typen MissingValuesObjectArray<string>.
Mer information finns i Array Class (MSDN Library).
Hämta kolumner i en DataTable
Du kan hämta en kolumn genom att anropa GetColumn metoden i DataTable. Metoden GetColumn har två överlagringar:
GetColumn(<Int64>)hämtar en kolumn efter dess index.GetColumn(<string>)hämtar en kolumn efter dess namn.
Andra gränssnitt i Studio (klassisk)
I det här avsnittet beskrivs även följande gränssnitt för Machine Learning Studio (klassisk):
| Typ | Description |
|---|---|
| ICluster-gränssnitt | ICluster-gränssnittet definieras strukturen för klustringsmodeller. |
| IFilter-gränssnitt | IFilter-gränssnittet definierar strukturen för digitala signalbearbetningsfilter som tillämpas på en hel serie numeriska värden. Filter kan skapas och sedan sparas och tillämpas på en ny serie. |
| ILearner-gränssnitt | ILearner-gränssnittet ger en allmän struktur för att definiera och spara analytiska modeller, exklusive vissa särskilda typer, till exempel klustringsmodeller. |
| ITransform-gränssnitt | ITransform-gränssnittet har du en allmän struktur för att definiera och spara transformationer. Du kan skapa en iTransform med Machine Learning Studio (klassisk) och sedan tillämpa transformeringen på nya datauppsättningar. |