Fusionner une transformation de comptage
Important
Le support de Machine Learning Studio (classique) prend fin le 31 août 2024. Nous vous recommandons de passer à Azure Machine Learning avant cette date.
À partir du 1er décembre 2021, vous ne pourrez plus créer de nouvelles ressources Machine Learning Studio (classique). Jusqu’au 31 août 2024, vous pouvez continuer à utiliser les ressources Machine Learning Studio (classique) existantes.
- Consultez les informations sur le déplacement des projets de machine learning de ML Studio (classique) à Azure Machine Learning.
- En savoir plus sur Azure Machine Learning.
La documentation ML Studio (classique) est en cours de retrait et ne sera probablement plus mise à jour.
Crée un ensemble de fonctionnalités basées sur une table de nombres
catégorie : Learning avec des nombres
Notes
s’applique à: Machine Learning Studio (classic) uniquement
Des modules par glisser-déposer similaires sont disponibles dans Concepteur Azure Machine Learning.
Vue d’ensemble du module
cet article explique comment utiliser le module fusionner le nombre de transformations dans Machine Learning Studio (classic) pour combiner deux ensembles de fonctionnalités basées sur les nombres. En fusionnant deux ensembles de nombres et de fonctionnalités associés, vous pouvez potentiellement améliorer la couverture et la distribution des fonctionnalités.
Learning à partir de nombres est particulièrement utile dans les jeux de données volumineux avec des fonctionnalités de cardinalité élevée. La possibilité de combiner plusieurs jeux de données en ensembles de fonctionnalités basés sur le nombre sans avoir à retraiter les jeux de données facilite la collecte de statistiques sur les jeux de données très volumineux et leur application aux nouveaux jeux de données. Par exemple, les tables de nombres peuvent être utilisées pour collecter des informations sur des téraoctets de données. Vous pouvez réutiliser ces statistiques pour améliorer la précision des modèles prédictifs sur des jeux de données de petite taille.
Pour fusionner deux ensembles de fonctionnalités basées sur le nombre, les fonctionnalités doivent avoir été créées à l’aide de tables qui ont le même schéma : autrement dit, les deux ensembles doivent utiliser les mêmes colonnes et ont les mêmes noms et types de données.
Comment configurer la transformation du nombre de fusions
Pour utiliser la transformation du nombre de fusions, vous devez avoir créé au moins une transformation basée sur le nombre et cette transformation doit être présente dans votre espace de travail. Si vous avez enregistré une transformation basée sur le nombre à partir d’une expérience différente, regardez dans le groupe transformations . Si vous avez créé la transformation dans l’expérience actuelle, connectez les sorties des modules suivants :
Transformation de comptage de build. Crée une nouvelle transformation basée sur le nombre à partir des données sources.
Modifiez les paramètresde la table de nombres. Prend une transformation de comptage existante comme entrée et génère une transformation mise à jour.
Table de nombres d’importations. Ce module prend en charge la compatibilité descendante avec les expériences plus anciennes qui utilisaient l’apprentissage basé sur le nombre. Si vous avez utilisé Importer la table de nombres pour analyser la distribution de valeurs dans un DataSet, puis converti les valeurs en fonctionnalités à l’aide du module caractériseur comptage Count déconseillé, utilisez la table de nombres d' importation pour convertir les résultats en transformation.
Ajoutez le module fusionner le nombre de différences à l’expérience et connectez une transformation à chaque entrée.
Conseil
La deuxième transformation est une entrée facultative : vous pouvez connecter la même transformation à deux reprises ou ne rien connecter sur le second port d’entrée.
Si vous ne souhaitez pas que le deuxième jeu de données soit pondéré de la même façon avec le premier, spécifiez une valeur pour facteur d’atténuation. La valeur que vous tapez indique comment le jeu de fonctionnalités de la deuxième transformation doit être pondéré.
Par exemple, la valeur par défaut de 1 pondération les deux ensembles de fonctionnalités. Une valeur de 5 signifie que les fonctionnalités du deuxième jeu auront la moitié du poids de celles du premier jeu.
Si vous le souhaitez, vous pouvez ajouter une instance du module appliquer la transformation et appliquer la transformation à un DataSet.
Exemples
Pour obtenir des exemples d’utilisation de ce module, consultez la Azure ai Gallery:
Learning avec counts : Binary Classification: montre comment utiliser le module Learning with counts pour générer des fonctionnalités à partir de colonnes de valeurs catégoriques pour un modèle de Classification binaire.
Learning avec des nombres : classification multiclasse avec des données de taxi à newyork : montre comment utiliser l’apprentissage avec des modules counts pour effectuer une classification multiclasse sur le jeu de données du taxi à new york disponible publiquement. L’exemple utilise un apprentissage de la régression logistique multiclasse pour modéliser ce problème.
Learning avec des nombres : classification binaire avec des données de taxi à newyork : montre comment utiliser l’apprentissage avec des modules counts pour effectuer une classification binaire sur le jeu de données du taxi à new york disponible publiquement. L’exemple utilise un apprenante de régression logistique à deux classes pour modéliser le problème.
Entrées attendues
| Nom | Type | Description |
|---|---|---|
| Transformation de comptage précédente | Interface ITransform | Transformation de comptage à modifier |
| Nouvelle transformation de comptage | Interface ITransform | Transformation de comptage à ajouter (facultatif) |
Paramètres du module
| Nom | Type | Plage | Facultatif | Description | Default |
|---|---|---|---|---|---|
| Facteur d’atténuation | Float | Obligatoire | supérieures | Facteur d’atténuation à multiplier à la transformation de comptage sur le port d’entrée de droite |
Sorties
| Nom | Type | Description |
|---|---|---|
| Transformation de comptage fusionné | Interface ITransform | Transformation fusionnée |
Exceptions
| Exception | Description |
|---|---|
| Erreur 0003 | Cette exception se produit si une ou plusieurs entrées sont null ou vide. |
| Erreur 0086 | Une exception se produit lorsqu’une transformation de comptage n’est pas valide. |