tipi di dati dei moduli di ML Studio (versione classica)
Importante
Il supporto dello studio di Azure Machine Learning (versione classica) terminerà il 31 agosto 2024. È consigliabile passare ad Azure Machine Learning entro tale data.
A partire dal 1° dicembre 2021 non sarà possibile creare nuove risorse dello studio di Azure Machine Learning (versione classica). Fino al 31 agosto 2024 sarà possibile continuare a usare le risorse dello studio di Azure Machine Learning (versione classica).
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La documentazione relativa allo studio di Machine Learning (versione classica) è in fase di ritiro e potrebbe non essere aggiornata in futuro.
Questo articolo descrive i tipi di dati .NET supportati in Machine Learning Studio (versione classica) per i dati esterni. Vengono inoltre descritte le classi di tipi di dati personalizzate usate per il passaggio di dati tra moduli all'interno di un esperimento.
Tabella dei tipi di dati .NET
I tipi .NET seguenti sono supportati dai moduli Machine Learning Studio (versione classica).
| Tipo di dati .NET | Commenti |
|---|---|
| Boolean | https://msdn.microsoft.com/library/wts33hb3.aspx |
| Int16 | https://msdn.microsoft.com/library/system.int16(v=vs.110).aspx |
| Int32 | https://msdn.microsoft.com/library/06bkb8w2.aspx |
| Int64 | https://msdn.microsoft.com/library/system.int64.aspx |
| Single | https://msdn.microsoft.com/library/system.single(v=vs.110).aspx |
| Double | https://msdn.microsoft.com/library/system.double(v=vs.110).aspx |
| string | https://msdn.microsoft.com/library/system.string(v=vs.110).aspx |
| Datetime | https://msdn.microsoft.com/library/system.datetime(v=vs.110).aspx |
| DateTimeOffset | https://msdn.microsoft.com/library/system.datetimeoffset(v=vs.110).aspx |
| TimeSpan | https://msdn.microsoft.com/library/system.timespan(v=vs.110).aspx |
| Byte | https://msdn.microsoft.com/library/system.byte(v=vs.110).aspx |
| Byte[] | https://msdn.microsoft.com/library/system.byte.aspx |
| Guid | I GUID vengono convertiti in stringhe all'input |
Tabella dei tipi di dati personalizzati
Inoltre, Machine Learning Studio (versione classica) supporta le classi di dati personalizzate seguenti.
| Tipo di dati | Descrizione |
|---|---|
| Tabella dati | L'interfaccia DataTable definisce la struttura di tutti i set di dati usati Machine Learning. |
| ICluster interface | L'interfaccia ICluster definisce la struttura dei modelli di clustering. |
| Interfaccia IFilter | L'interfaccia IFilter definisce la struttura dei filtri di elaborazione dei segnali digitali applicati a un'intera serie di valori numerici. I filtri possono essere creati e quindi salvati e applicati a una nuova serie. |
| ILearner interface | L'interfaccia ILearner fornisce una struttura generica per la definizione e il salvataggio di modelli analitici, escludendo alcuni tipi speciali, ad esempio i modelli di clustering. |
| Interfaccia ITransform | L'interfaccia ITransform fornisce una struttura generica per la definizione e il salvataggio delle trasformazioni. È possibile creare un oggetto iTransform usando Machine Learning Studio (versione classica) e quindi applicare la trasformazione ai nuovi set di dati. |