Verileri El ile Girin bileşeni

  • Makale

Bu makalede Azure Machine Learning tasarımcısındaki bir bileşen açıklanmaktadır.

Değerleri yazarak küçük bir veri kümesi oluşturmak için Verileri El ile Girin bileşenini kullanın. Veri kümesinin birden çok sütunu olabilir.

Bu bileşen aşağıdaki gibi senaryolarda yararlı olabilir:

  • Test için küçük bir değer kümesi oluşturma.
  • Kısa bir etiket listesi oluşturma.
  • Veri kümesine eklenecek sütun adlarının listesini yazma.

Veri kümesi oluşturma

  1. İşlem hattınıza Verileri El ile Girin bileşenini ekleyin. Bu bileşeni Azure Machine Learning'deki Veri Girişi ve Çıkışı kategorisinde bulabilirsiniz.

  2. DataFormat için aşağıdaki seçeneklerden birini belirleyin. Bu seçenekler, sağladığınız verilerin nasıl ayrıştırılması gerektiğini belirler. Her biçimin gereksinimleri büyük ölçüde farklılık gösterir, bu nedenle ilgili konuları okuduğunuzdan emin olun.

    • ARFF: Weka tarafından kullanılan öznitelik ilişkisi dosya biçimi.
    • CSV: Virgülle ayrılmış değerler biçimi. Daha fazla bilgi için bkz. CSV'ye Dönüştürme.
    • SVMLight: Vowpal Wabbit ve diğer makine öğrenmesi çerçeveleri tarafından kullanılan biçim.
    • TSV: Sekmeyle ayrılmış değerler biçimi.

    Bir biçim seçerseniz ve biçim belirtimlerine uyan verileri sağlamazsanız, çalışma zamanı hatası oluşur.

  3. Veri girmeye başlamak için Veri metin kutusunun içine tıklayın. Aşağıdaki biçimler özel dikkat gerektirir:

    • CSV: Birden çok sütun oluşturmak için virgülle ayrılmış metin yapıştırın veya alanlar arasında virgül kullanarak birden çok sütun yazın.

      HasHeader seçeneğini seçerseniz, ilk değer satırını sütun başlığı olarak kullanabilirsiniz.

      Bu seçeneğin seçimini kaldırırsanız sütun adları (Sütun1, Sütun2 vb.) kullanılır. Daha sonra Meta Verileri Düzenle'yi kullanarak sütun adları ekleyebilir veya değiştirebilirsiniz.

    • TSV: Birden çok sütun oluşturmak için sekmeyle ayrılmış metin yapıştırın veya alanlar arasında sekmeler kullanarak birden çok sütun yazın.

      HasHeader seçeneğini seçerseniz, ilk değer satırını sütun başlığı olarak kullanabilirsiniz.

      Bu seçeneğin seçimini kaldırırsanız sütun adları (Sütun1, Sütun2 vb.) kullanılır. Daha sonra Meta Verileri Düzenle'yi kullanarak sütun adları ekleyebilir veya değiştirebilirsiniz.

    • ARFF: Var olan bir ARFF biçim dosyasına yapıştırın. Değerleri doğrudan yazıyorsanız, verilerin başına isteğe bağlı üst bilgi ve gerekli öznitelik alanlarını eklediğinizden emin olun.

      Örneğin, aşağıdaki üst bilgi ve öznitelik satırları basit bir listeye eklenebilir. Sütun başlığı olacaktır SampleText. Dize türünün desteklenmediğini unutmayın.

      % Title: SampleText.ARFF  
% Source: Enter Data component  
@ATTRIBUTE SampleText NUMERIC  
@DATA  
\<type first data row here>

    • SVMLight: SVMLight biçimini kullanarak değerleri yazın veya yapıştırın.

      Örneğin, aşağıdaki örnek Kan Bağışı veri kümesinin ilk birkaç satırı SVMLight biçiminde temsil eder:

      # features are [Recency], [Frequency], [Monetary], [Time]  
1 1:2 2:50 3:12500 4:98   
1 1:0 2:13 3:3250 4:28

      Verileri El ile Girin bileşenini çalıştırdığınızda, bu satırlar aşağıdaki gibi sütun ve dizin değerlerinden oluşan bir veri kümesine dönüştürülür:

      Süt1 Süt2 Sütun3 Sütun4 Etiketler
      0.00016 0.004 0.999961 0.00784 1
      0 0.004 0.999955 0.008615 1

  4. Yeni bir satır başlatmak için her satırdan sonra Enter tuşunu seçin.

    Birden çok boş sondaki satırı eklemek için Birden çok kez gir'i seçerseniz, boş satırlar kaldırılır veya kırpılır.

    Eksik değerler içeren satırlar oluşturursanız, bunları daha sonra istediğiniz zaman filtreleyebilirsiniz.

  5. Çıkış bağlantı noktasını diğer bileşenlere bağlayın ve işlem hattını çalıştırın.

    Veri kümesini görüntülemek için bileşene sağ tıklayın ve Görselleştir'i seçin.

Sonraki adımlar

Azure Machine Learning'in kullanabileceği bileşenler kümesine bakın.