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データセットへの変換

  • [アーティクル]

重要

Machine Learning Studio (クラシック) のサポートは、2024 年 8 月 31 日に終了します。 その日までに、Azure Machine Learning に切り替えすることをお勧めします。

2021 年 12 月 1 日以降、新しい Machine Learning Studio (クラシック) リソースは作成できません。 2024 年 8 月 31 日まで、既存の Machine Learning Studio (クラシック) リソースを引き続き使用できます。

ML Studio (クラシック) のドキュメントは廃止予定であり、今後更新されない可能性があります。

データ入力を、Microsoft Machine Learning で使用される内部データセット形式に変換します。

カテゴリ: データ形式の変換

注意

適用対象: Machine Learning Studio (クラシック) のみ

類似のドラッグ アンド ドロップ モジュールは Azure Machine Learning デザイナーで使用できます。

モジュールの概要

この記事では、Machine Learning Studio (クラシック) の [データセットに変換] モジュールを使用して、実験に必要なデータを Studio (クラシック) で使用される内部形式に変換する方法について説明します。

ほとんどの場合、変換は必要ありません。データに対して操作が実行Machine Learningデータが暗黙的にネイティブ データセット形式に変換される可能性があります。

ただし、一連のデータに対してある種の正規化やクリーニングを実行していて、変更内容を今後の実験でも確実に使用する場合は、データをデータセット形式で保存することをお勧めします。

注意

データセットへの変換ではデータの形式が変更されるだけであり、データの新しいコピーがワークスペースに保存されるわけではありません。 データセットを保存するには、出力ポートをダブルクリックし、[Save as dataset]\(データセットとして保存\) を選択して新しい名前を入力します。

データセットへの変換の使用方法

データセットへの変換を使用する前に、メタデータの編集モジュールを使用してデータセットを準備することをお勧めします。 列名の追加や変更、データ型の調整などを行うことができます。

  1. [データセット に変換] モジュールを 実験に追加します。 このモジュールは、Machine Learning Studio (クラシック) の [データ形式変換] カテゴリで確認できます。

  2. データセットを出力する任意のモジュールに、それを接続します。

    データが表形式の場合は、データセットに変換できます。 これには、データのインポートを使用して読み込まれたデータ、Enter Data Manually を使用して作成されたデータ、カスタム モジュール内のコードによって生成されたデータ、変換の適用を使用して変換されたデータセット、または apply SQL Transformation を使用して生成または変更されたデータセットが含まれます。

  3. [アクション] ドロップダウン リストで、データセットを保存する前にデータのクリーンアップを実行するかどうかを指定します。

    • [なし]: データをそのまま使用します。

    • SetMissingValue: 欠損値がある場所にデータセットに挿入されるプレースホルダーを指定します。 既定のプレースホルダーは疑問符文字 (?) ですが、Custom missing value オプションを使用して別の値を入力できます。

    • ReplaceValues:このオプションを使用して、その他の正確な値に置き換えられる単一の正確な値を指定します。 たとえば、欠損値の obs プレースホルダーとして使用される文字列がデータに含まれていると仮定すると、次のオプションを使用してカスタム置換操作を指定できます。

      1. [置換 ] を [ カスタム] に 設定する

      2. [Custom value]\(カスタム値\) には、検索する値を入力します。 この場合は、「obs」と入力します。

      3. [New value]\(新しい値\) には、元の文字列を置き換える新しい値を入力します。 この場合は、「」と入力します。 ?

    ReplaceValues 操作は、完全一致にのみ適用されることに注意してください。 たとえば、obs. や obsolete といった文字列は影響を受けません。

    • SparseOutput: データセットがスパース状態を示します。 スパース データ ベクターを作成することで、欠損値がスパース データ分散に影響を与え "ない" ことを確認できます。 このオプションを選択した後、欠損値とゼロ値を処理する方法を指定する必要があります。

    0 以外の値を削除するには、 [削除] オプション を クリックし、削除する 1 つの値を入力します。 不足値を削除するか、ベクターから削除するカスタム値を設定できます。 完全一致だけが削除されます。 たとえば、 [値の削除 x ] テキスト ボックス に「」と入力した場合、 xx 行は影響を受け "ない" と表示されます。

    既定では、 [ゼロの削除] オプション は Trueに設定されています。つまり、スパース列の作成時に 0 の値はすべて削除されます。

  4. 実験を実行するか、[データセットに変換 ] モジュールを 右クリックし、[選択した 実行] を選択します。

結果

  • 結果のデータセットを新しい名前で保存するには、データセットへの変換の出力を右クリックし、[Save as Dataset]\(データセットとして保存\) を選択します。

例

データセットへの変換モジュールの使用例については、次のAzure AI Gallery。

  • CRM サンプル: 共有データセットから読み取り、ローカル ワークスペースにデータセットのコピーを保存します。

  • フライト遅延の例: 欠損値を置き換え、後で実験に使用できるよう、クリーンアップされたデータセットを保存します。

テクニカル ノート

このセクションには、実装の詳細、ヒント、よく寄せられる質問への回答が含まれています。

  • データセットを入力として受け取るモジュールは、CSV、TSV、または ARFF 形式のデータも受け取ることができます。 任意のモジュール コードが実行される前に、入力の前処理が実行されます。これは入力に対してデータセットへの変換モジュールを実行するのと同じです。

  • SVMLight 形式からデータセットに変換することはできません。

  • カスタム置換操作を指定する場合、検索と置換の操作は完全な値に適用されます。部分的な一致は許可されません。 たとえば、3 を-1 または 33 に置き換えることはできますが、35 などの 2 桁の数字の中の 3 を置き換えることはできません。

  • カスタム置換操作では、列の現在のデータ型に準拠していない文字を置換として使用すると、置換は自動的に失敗します。

  • スパースで欠損値を持つ数値データを使用するデータを保存する必要がある場合、Studio (クラシック) は、Math.NET 数値ライブラリのクラスである SparseVector を使用してスパース配列を内部的にサポートします。 ゼロを使用し、欠損値を含むデータを準備し、引数 SparseOutput と Remove Zeros = TRUE でデータセットに変換を使用します。

想定される入力

名前 型 説明
データセット データ テーブル 入力データセット

モジュールのパラメーター

名前 Range Type Default 説明
アクション リスト アクション メソッド なし 入力データセットに適用される操作

出力

名前 型 説明
結果のデータセット データ テーブル 出力データセット

関連項目

データ形式の変換
モジュールの一覧 (アルファベット順)