Exportar tabela de contagem
Importante
O suporte para o Machine Learning Studio (clássico) terminará em 31 de agosto de 2024. É recomendável fazer a transição para o Azure Machine Learning até essa data.
A partir de 1º de dezembro de 2021, você não poderá criar recursos do Machine Learning Studio (clássico). Até 31 de agosto de 2024, você pode continuar usando os recursos existentes do Machine Learning Studio (clássico).
- Confira informações sobre como mover projetos de machine learning do ML Studio (clássico) para o Azure Machine Learning.
- Saiba mais sobre o Azure Machine Learning.
A documentação do ML Studio (clássico) está sendo desativada e pode não ser atualizada no futuro.
Exporta a tabela de contagem de uma transformação salva para uso com novos dados
Categoria: Learning com contagens
Observação
Aplica-se a: Machine Learning Studio (clássico) somente
Módulos semelhantes do tipo "arrastar e soltar" estão disponíveis no designer do Azure Machine Learning.
Visão geral do módulo
Este artigo descreve como usar o módulo Exportar Tabela de Contagem no Machine Learning Studio (clássico). O módulo Exportar Tabela de Contagem é fornecido para compatibilidade com experimentos que usam a Tabela de Contagem de Build preterida e os módulos do Count Featurizer preterido.
Quando você usa o novo módulo Build Counting Transform para criar recursos baseados em contagem, o módulo gera um conjuntos de dados com recursos e uma transformação que cria recursos de contagens. Usando o módulo Exportar Tabela de Contagem , você pode separar a saída de recursos baseados em contagem por este módulo mais novo em metadados de contagem e uma tabela de contagem. Esses formatos de saída foram usados por módulos preterido anteriormente:
Para obter informações gerais sobre tabelas de contagem e como elas são usadas para criar recursos, consulte Learning com contagens.
Para todos os novos experimentos, recomendamos que você use os seguintes módulos:
Como configurar a Tabela de Contagem de Exportação
No Machine Learning Studio (clássico), abra o experimento em que você deseja usar a tabela de contagem importada.
Localize a transformação contagem salva e adicione-a ao experimento.
Conexão a saída da transformação contagem salva (rotulada transformação) para Exportar Tabela de Contagem.
Adicione o módulo Count Featurizer (preterido) ao experimento e conecte-o às duas saídas da Tabela de Contagem de Exportação.
O módulo Count Featurizer (preterido) requer uma entrada adicional para o conjuntos de dados que você deseja personalizar. Conexão o conjuntos de dados para aplicar a transformação salva às saídas.
De acordo com os parâmetros necessários para o Count Featurizer (preterido), incluindo a coluna de rótulo, as colunas de contagem, as colunas a ser destacadas e os recursos a ser produzidos.
Você deve selecionar um subconjunto das colunas que foram selecionadas originalmente para a transformação de contagem. No entanto, o módulo Exportar Tabela de Contagem não fornece a lista dessas colunas, portanto, você deve revisar o experimento original e anotar quais colunas foram usadas. Se você selecionar uma coluna que não foi usada ao criar a transformação, um erro será gerado.
Exemplos
Explore exemplos de recursos baseados em contagem usando estes experimentos de exemplo no Galeria de IA do Azure:
Previsão de atraso de voo: mostra como a recursos baseados em contagem podem ser úteis em um conjuntos de dados muito grande.
Learning contagens: classificação multiclasse com dados de táxi de NYC: demonstra o uso de recursos baseados em contagem em uma tarefa de previsão multiclasse.
Learning contagens: classificação binária com dados de táxi de NYC: usa recursos baseados em contagem em uma tarefa de classificação binária.
Observação
Se você abrir um experimento da Galeria criado usando as versões preterida do Learning com módulos de Contagens, o experimento será atualizado automaticamente para usar os módulos mais recentes.
Entradas esperadas
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| Transformação de contagem | Interface ITransform | A transformação de contagem. |
Saídas
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| Metadados de contagem de Dracula | Tabela de Dados | Os metadados das contagens. |
| Tabela de contagem de Dracula | Tabela de Dados | A tabela de contagem. |
Exceções
| Exceção | Descrição |
|---|---|
| Erro 0003 | Ocorrerá uma exceção se uma ou mais das entradas for nula ou estiver vazia. |
| Erro 0086 | A exceção ocorre quando uma transformação de contagem é inválida. |
Para ver uma lista de erros específicos dos módulos do Studio (clássico), consulte Machine Learning Códigos de erro.
Para ver uma lista de exceções de API, consulte Machine Learning códigos de erro da API REST.