Drempelwaardefilter
Belangrijk
De ondersteuning voor Azure Machine Learning-studio (klassiek) eindigt op 31 augustus 2024. U wordt aangeraden om vóór die datum over te stappen naar Azure Machine Learning.
Vanaf 1 december 2021 kunt u geen nieuwe resources voor Azure Machine Learning-studio (klassiek) meer maken. Tot en met 31 augustus 2024 kunt u de bestaande resources van Azure Machine Learning-studio (klassiek) blijven gebruiken.
- Zie informatie over het verplaatsen van machine learning-projecten van ML Studio (klassiek) naar Azure Machine Learning.
- Meer informatie over Azure Machine Learning.
De documentatie van ML-studio (klassiek) wordt buiten gebruik gesteld en wordt in de toekomst mogelijk niet meer bijgewerkt.
Hiermee maakt u een drempelwaardefilter waarmee waarden worden beperkt
Categorie: Gegevenstransformatie/filter
Notitie
Van toepassing op: alleen Machine Learning Studio (klassiek)
Vergelijkbare modules voor slepen en neerzetten zijn beschikbaar in Azure Machine Learning designer.
Moduleoverzicht
In dit artikel wordt beschreven hoe u de module Drempelwaardefilter in Machine Learning Studio (klassiek) gebruikt om een filter te definiëren dat numerieke waarden beperkt tot een opgegeven bereik.
Drempelwaardefilters worden vaak gebruikt in digitale signaalverwerking. Met een drempelwaardefilter wordt elke waarde van de invoergegevensset onderzocht en worden alle waarden gewijzigd die niet voldoen aan de grensvoorwaarden. Normaal gesproken gebruikt u dit type filter voor de volgende toepassingen:
- Vervang alle negatief ondertekende metingen door een waarde van nul.
- Converteer een afbeelding op grijsschaal naar zwart-witgebieden door een numerieke grenswaarde voor alle pixels te definiëren.
Nadat u een filter hebt gedefinieerd dat aan uw behoeften voldoet, kunt u het filter toepassen op gegevens door een gegevensset en het filter te verbinden met de module Filter toepassen .
De uitvoer van de module Filter toepassen is een gegevensset met de geselecteerde kolommen, getransformeerd zoals opgegeven door de instellingen voor drempelwaardenfilter .
Als u de optie Indicator selecteert in plaats van de filterwaarden te retourneren, wordt er ook een kolom geretourneerd met Booleaanse waarden die aangeven of de waarde in elke rij voldoet aan de opgegeven filtervoorwaarde of niet. Dit kan handig zijn wanneer u een nieuw filter test.
Tip
Wilt u gegevens uit een gegevensset filteren of ontbrekende waarden verwijderen? Gebruik in plaats daarvan deze modules:
- Ontbrekende gegevens opschonen: gebruik deze module om ontbrekende waarden te verwijderen of ontbrekende waarden te vervangen door tijdelijke aanduidingen.
- Partitie en voorbeeld: Gebruik deze module om uw gegevensset te delen of te filteren op criteria zoals een datumbereik, een specifieke waarde of reguliere expressies.
- Clipwaarden: Gebruik deze module om een bereik in te stellen en alleen de waarden binnen dat bereik te behouden.
Drempelwaardefilter configureren
Voeg de module Drempelwaardefilter toe aan uw experiment. U vindt deze module onder Gegevenstransformatie in de categorie Filter .
Geef voor Type het type filter op dat moet worden toegepast:
LessThan: Hiermee wijzigt u waarden die kleiner zijn dan het opgegeven niveau tot het grensniveau en worden alle andere waarden doorgegeven.
GreaterThan: hiermee wijzigt u waarden die groter zijn dan het opgegeven niveau tot het grensniveau en worden alle andere waarden doorgegeven.
MagnitudeLessThan: Wijzigt waarden kleiner dan het opgegeven niveau in het grensniveau, maar behoudt het teken van de oorspronkelijke waarde.
MagnitudeGreaterThan: Hiermee wijzigt u waarden die groter zijn dan het opgegeven niveau in het grensniveau, maar blijft het teken van de oorspronkelijke waarde behouden.
InRange: doorloopt alle waarden die binnen het opgegeven bereik vallen en wijzigt waarden buiten het bereik naar de dichtstbijzijnde grenswaarde.
OutOfRange: doorloopt alle waarden die buiten het opgegeven bereik vallen en wijzigt waarden binnen het bereik in de dichtstbijzijnde grenswaarde.
InRangeWithStd: Doorloopt alle waarden die binnen het opgegeven bereik van standaarddeviaties vallen en wijzigt waarden buiten het bereik naar de dichtstbijzijnde grenswaarde.
OutOfRangeWithStd: Doorloopt alle waarden die buiten het opgegeven bereik van standaarddeviaties vallen en wijzigt waarden binnen het bereik naar de dichtstbijzijnde grenswaarde.
Typ voor Niveau de grenswaarde die moet worden toegepast in elk type drempelwaarde.
Als u het filter LessThan selecteert, definieert het getal dat u opgeeft de laagste waarde die zonder vervanging kan worden doorgegeven.
Als u het filter GreaterThan selecteert, definieert het getal dat u opgeeft de grootste waarde die zonder vervanging kan worden doorgegeven.
Als u het filter MagnitudeLessThan selecteert, typt u één positief of negatief getal voor Niveau. Elke waarde die kleiner is dan die waarde wordt vervangen door de niveauwaarde.
Als u het filter MagnitudeGreaterThan selecteert, typt u één positief of negatief getal voor Niveau. Elke waarde die groter is dan die waarde, wordt vervangen door de niveauwaarde.
Als u de filters selecteert, geeft u InRange ofOutOfRange de boven- of ondergrenzen op. Typ voor Ondergrens het laagste getal dat u wilt opnemen in het bereik. Typ voor bovengrens het hoogste getal dat u wilt opnemen in het bereik.
Als u een van de filtertypen hebt gekozen die gebruikmaakt van standaarddeviaties (InRangeWithStd, OutOfRangeWithStd), moet u de alfaconstante opgeven. De waarden van alfatijden worden gebruikt om het filterresultaat te berekenen.
Selecteer desgewenst de optie Indicator om een kolom te genereren die alleen aangeeft of de waarde wordt beïnvloed door het filter. Als u Indicator uitgeschakeld laat, worden de vervangende waarden gegenereerd door het filter.
Verbinding maken het filter om filter toe te passen en een gegevensset te verbinden.
Gebruik de kolomkiezer om op te geven op welke kolommen het filter moet worden toegepast. Standaard past de module Filter toepassen de filtertransformatie toe op alle geselecteerde numerieke kolommen.
Voer het experiment uit.
Er worden geen berekeningen uitgevoerd totdat u een gegevensset verbindt met de module Filter toepassen en het experiment uitvoert. Op dat moment wordt de opgegeven transformatie toegepast op de geselecteerde numerieke kolommen.
Voorbeelden
Zie dit experiment in de Azure AI Gallery voor voorbeelden van hoe filters worden gebruikt in machine learning:
- Filters: Dit experiment demonstreert alle filtertypen met behulp van een getrainde waveform-gegevensset.
Voorbeelden van indicatorwaarden
In het volgende voorbeeld wordt ervan uitgegaan dat u een drempelwaardefilter toepast waarmee een bereik met een ondergrens van 2 en een bovengrens van 4 wordt opgegeven:
| Waarde | Indicator | Vervangen door |
|---|---|---|
| 1 | FALSE | 2 |
| 2 | TRUE | 2 |
| 3 | TRUE | 3 |
| 4 | TRUE | 4 |
| 5 | FALSE | 4 |
Voorbeelden van grootte in een filter
De filtertypen MagnitudeLessThan en MagnitudeGreaterthan evalueren eerst de waarde op basis van het opgegeven niveau en bieden vervolgens een vervangingswaarde die varieert, afhankelijk van het teken van de oorspronkelijke waarden.
Voorbeelden van groottefilters
De filtertypen MagnitudeLessThan en MagnitudeGreaterthan evalueren eerst de waarde op basis van het opgegeven niveau en bieden vervolgens een vervangingswaarde die varieert, afhankelijk van het teken van de oorspronkelijke waarden.
In de volgende tabel ziet u bijvoorbeeld de resultaten bij het gebruik van een MagnitudeLessThan-filter met waarden van 5 en -5.
| Bronwaarde | Niveau | Nieuwe waarde |
|---|---|---|
| 3,07 | 5 | 5 Waarde is kleiner dan 5; daarom wordt de waarde vervangen door Niveau |
| 3,07 | -5 | 3,07 De waarde is niet kleiner dan -5; daarom wordt de waarde niet vervangen |
| -3.93 | 5 | 5 Waarde is kleiner dan 5; daarom wordt de waarde vervangen door Niveau , maar het teken van de oorspronkelijke waarde blijft behouden |
| -3.93 | -5 | -3.93 De waarde is niet kleiner dan -5; daarom wordt de waarde niet vervangen |
| 5.75 | 5 | 5.75 De waarde is niet kleiner dan -5; daarom wordt de waarde niet vervangen |
| -5.75 | -5 | -5.75 De waarde is niet kleiner dan -5; daarom wordt de waarde niet vervangen |
Technische opmerkingen
Deze sectie bevat implementatiedetails, tips en antwoorden op veelgestelde vragen.
Implementatiegegevens
De module Drempelwaardefilter gebruikt de volgende methoden om drempelwaarden te definiëren, afhankelijk van het filtertype:
LessThan: De minder-dan-modus wordt gedefinieerd als:
MagnitudeLessThan: De modus minder dan grootte wordt gedefinieerd als:
Voor complexe invoer wordt de grootte van elk element beperkt, zoals wordt weergegeven in deze formule:
MagnitudeGreaterThan: De modus groter dan grootte wordt gedefinieerd als:
Voor complexe invoer wordt de grootte van elk element beperkt, zoals wordt weergegeven in deze formule:
Moduleparameters
| Name | Bereik | Type | Standaard | Beschrijving |
|---|---|---|---|---|
| Type | Alle | ThresholdType | LessThan | Selecteer de drempelwaardemethode die u wilt gebruiken |
| Indicator | Alle | Boolean-waarde | onjuist | Selecteer deze optie om een kolom te retourneren die een waar/onwaar-indicatie bevat van of de waarde voldoet aan de filtervoorwaarde, in plaats van de gefilterde waarden. |
| Niveau | Alle | Float | 0,0 | De vervangingswaarde instellen |
| Ondergrens | Alle | Float | -1.0 | De ondergrens van het bereik opgeven |
| Bovengrens | Alle | Float | 1.0 | De bovengrens van het bereik opgeven |
| Alpha | Alle | Float | 3,0 | Gebruik deze waarde, vermenigvuldigd met de berekende standaarddeviatie als drempelwaarde |
Uitvoer
| Naam | Type | Beschrijving |
|---|---|---|
| Filter | IFilter-interface | Filter-implementatie |