열 추가
중요
Machine Learning Studio(클래식)에 대한 지원은 2024년 8월 31일에 종료됩니다. 해당 날짜까지 Azure Machine Learning으로 전환하는 것이 좋습니다.
2021년 12월 1일부터 새로운 Machine Learning Studio(클래식) 리소스를 만들 수 없습니다. 2024년 8월 31일까지는 기존 Machine Learning Studio(클래식) 리소스를 계속 사용할 수 있습니다.
- ML Studio(클래식)에서 Azure Machine Learning으로 기계 학습 프로젝트 이동에 대한 정보를 참조하세요.
- Azure Machine Learning에 대한 자세한 정보.
ML Studio(클래식) 설명서는 사용 중지되며 나중에 업데이트되지 않을 수 있습니다.
한 데이터 집합에서 다른 데이터 집합으로 열 집합 추가
범주: 데이터 변환/조작
모듈 개요
이 문서에서는 Machine Learning Studio(클래식)의 열 추가 모듈을 사용하여 두 데이터 세트를 연결하는 방법을 설명합니다.
입력으로 지정한 두 데이터 집합의 모든 열을 결합하여 단일 데이터 집합을 만듭니다. 두 개 이상의 데이터 집합을 사용해야 하는 경우 열 추가의 여러 인스턴스를 사용합니다.
행 수가 다른 두 데이터 세트를 결합하는 경우 공통 키 열에서 외부 조인을 지원하는 데이터 조 인 모듈을 사용하는 것이 좋습니다.
열 추가 구성 방법
실험에 열 추가 모듈을 추가합니다.
연결하려는 두 데이터 집합을 연결합니다. 두 개 이상의 데이터 집합을 결합하려는 경우 열 추가의 여러 조합을 함께 연결하면 됩니다.
행 수가 다른 두 열을 결합할 수 있습니다. 출력 데이터 집합은 작은 원본 열의 각 행에 대해 누락된 값으로 패딩됩니다.
추가할 개별 열을 선택할 수는 없습니다. 열 추가를 사용하면 각 데이터 집합의 모든 열이 서로 결합됩니다. 따라서 열의 하위 집합만 추가하려는 경우 데이터 세트에서 열 선택을 사용하여 원하는 열이 있는 데이터 세트를 만듭니다.
실험을 실행합니다.
결과
실험이 실행된 후:
- 새 데이터 세트의 첫 번째 행을 보려면 열 추가 의 출력을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 시각화를 선택합니다.
- 연결된 데이터 세트를 저장하고 이름을 지정하려면 출력을 마우스 오른쪽 단추 로 클릭하고 데이터 세트로 저장 을 선택합니다.
새 데이터 집합의 열 수는 두 입력 데이터 집합의 열 합과 같습니다.
입력 데이터 집합에 이름이 같은 열이 두 개 있으면 오른쪽 입력 열에서 사용한 데이터 집합의 열 이름에 숫자 접미사가 추가됩니다. 예를 들어 이름이 TargetOutcome인 열의 인스턴스가 두 개이면 오른쪽 열의 이름은 TargetOutcome (1)로 바뀝니다.
예
실험에서 열 추가를 사용하는 방법에 대한 예제는 Azure AI 갤러리를 참조하세요.
고객 관계 예측: 레이블이 포함된 열이 기능 데이터 세트와 결합됩니다.
유방암 감지: 기능을 포함하는 데이터 세트는 행 추가, 열 추가 및 데이터 조인을 사용하여 정리한 다음 결합됩니다.
예상 입력
Name | 유형 | 설명 |
---|---|---|
왼쪽 데이터 집합입니다. | 데이터 테이블 | 왼쪽 데이터 집합입니다. |
오른쪽 데이터 집합입니다. | 데이터 테이블 | 오른쪽 데이터 집합입니다. |
출력
Name | 유형 | 설명 |
---|---|---|
결합된 데이터 집합입니다. | 데이터 테이블 | 결합된 데이터 집합입니다. |
예외
예외 | 설명 |
---|---|
오류 0003 | 입력 데이터 집합 중 하나 이상이 null이거나 비어 있으면 예외가 발생합니다. |
오류 0017 | 하나 이상의 지정된 열에 현재 모듈에서 지원되지 않는 유형이 있으면 예외가 발생합니다. |
Studio(클래식) 모듈과 관련된 오류 목록은 Machine Learning 오류 코드를 참조하세요.
API 예외 목록은 Machine Learning REST API 오류 코드를 참조하세요.