変換の適用
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) から Azure Machine Learning への機械学習プロジェクトの移動に関する情報を参照してください。
- Azure Machine Learning についての詳細を参照してください。
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。
適切に指定したデータ変換をデータセットに適用します
カテゴリ: Machine Learning/スコア
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) で変換の適用モジュールを使用して、以前に計算した変換に基づいて入力データセットを変更する方法について説明します。
たとえば、データの正規化モジュールを使用してトレーニング データを正規化するために z スコアを使用した場合は、スコアリング フェーズ中も、トレーニング用に計算された z スコア値を使用することができます。 Machine Learning Studio (クラシック) では、正規化メソッドを変換として保存し、[変換の適用] を使用してスコア付け前に入力データに z スコアを適用することで、これを簡単に行うことができます。
Machine Learning Studio (クラシック) では、さまざまな種類のカスタム変換の作成と適用がサポートされています。 たとえば、次の操作を行う変換を保存してから、再使用することができます。
[見つからないデータのクリーンアップ] を使用して、欠落している値を削除したり置換する
Counts モジュールを使用してデータセットの関節確率分布を計算することで、一連のコンパクト特徴ラーニング作成します。
変換の適用の使用方法
変換の適用モジュールを実験に追加します。 [スコア] カテゴリの [Machine Learning] の下に 3 つのモジュールがあります。
入力として使用する既存の変換を見つけます。
変換が実験の前に作成された場合 (たとえば、クリーニング操作やデータ スケーリング操作の一部として)、通常、 ITransform インターフェイス オブジェクトはモジュールの右側の出力で使用できます。 Connect変換の適用] の左側の入力に出力されます。
以前に保存した変換は、左側のナビゲーション ウィンドウの [変換] グループにあります。
ヒント
実験の変換を設計するが、明示的に保存しない場合は、セッションが開いている限り、ワークスペースで変換を使用できます。 セッションを閉じても変換を保存しない場合は、実験を再実行して ITransform インターフェイス オブジェクトを生成 できます。
変換するデータセットを接続します。 そのデータセットには、この変換を最初に設計した対象データセットとまったく同じスキーマ (列数、列名、データ型) があるはずです。
他のパラメーターを設定する必要はありません。すべてのカスタマイズは、変換を定義するときに行われます。
新しいデータセットに変換を適用するには、実験を実行します。
例
このモジュールが機械学習でどのように使用されるのかについては、次の記事を Azure AI Gallery。
オンライン不正検出: このサンプルでは、見つからないデータをクリーンアップして変換の適用を使用して、不足している値がすべてのデータセットで同じように処理される方法を示します。
ラーニングカウントを使用する: 変換の適用を使用してカウント テーブルを再利用します。
テクニカル ノート
変換 の適用モジュール は、ITransform インターフェイスを作成するモジュールの出力を 入力として受け取る場合があります。 これらのモジュールは次のとおりです。
ヒント
デジタル信号処理用に設計されたフィルターを保存して再使用することもできます。 ただし、フィルターでは ITransform インターフェイスではなく IFilterインターフェイスが使用されます。
想定される入力
| 名前 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| 変換 | ITransform インターフェイス | 単項データ変換 |
| データセット | データ テーブル | 変換されるデータセット |
出力
| 名前 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| 変換されたデータセット | データ テーブル | 変換されたデータセット |
例外
| 例外 | 説明 |
|---|---|
| エラー 0003 | 1 つまたは複数の入力が null または空の場合、例外が発生します。 |
Studio (クラシック) モジュールに固有のエラーの一覧については、「エラー コードMachine Learning参照してください。
API の例外の一覧については、「エラー コードMachine Learning REST API参照してください。
こちらもご覧ください
Assert
SQL 変換の適用
見つからないデータのクリーンアップ
データの正規化
モジュールの一覧 (アルファベット順)
データをビンにグループ化する