Particionar e Gerar Amostra
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.
Cria várias partições de um conjunto de dados baseado na amostragem
Categoria: Transformação de Dados/Exemplo e Divisão
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 Partição e Exemplo no Machine Learning Studio (clássico) para executar a amostragem em um conjuntos de dados ou para criar partições do seu conjuntos de dados.
A amostragem é uma ferramenta importante na aprendizagem por máquina porque permite reduzir o tamanho de um conjunto de dados, mantendo a mesma proporção de valores. Este módulo suporta a várias tarefas relacionadas que são importantes no aprendizado de máquina:
Divisão de dados em várias subseções do mesmo tamanho.
As partições podem ser usadas para validação cruzada ou para atribuir casos a grupos aleatórios.
Separação de dados em grupos e trabalhar com os dados de um grupo específico.
Depois de atribuir aleatoriamente casos a grupos diferentes, talvez seja necessário modificar os recursos associados a apenas um grupo.
Amostragem.
Você pode extrair uma porcentagem dos dados, aplicar a amostragem aleatória ou escolher uma coluna para usar para equilibrar o conjunto de dados e executar a amostragem estratificada nos valores.
Criação de um conjunto de dados menor para teste.
Se você tiver muitos dados, talvez queira usar apenas as primeiras n linhas durante a configuração do experimento e, em seguida, alternar para usar o conjuntos de dados completo ao criar seu modelo. Você também pode usar a amostragem para criar um menor conjuntos de dados para uso no desenvolvimento.
Como configurar a partição e o exemplo
Este módulo dá suporte a vários métodos para dividir seus dados em partições ou para amostragem. Escolha o método primeiro e, em seguida, de definir opções adicionais exigidas pelo método .
- Obter o número superior de linhas
Obter as N primeiras linhas de um conjunto de dados
Use este modo para obter apenas as primeiras n linhas. Essa opção será útil se você quiser testar um experimento em um pequeno número de linhas e não precisar que os dados sejam balanceados ou amostrados de forma alguma.
Adicione o módulo Partição e Exemplo ao seu experimento no Studio (clássico) e conecte o conjuntos de dados.
Modo de partição ou de amostra: defina essa opção como Head.
Número de linhas a selecionar: digite o número de linhas a retornar.
O número de linhas que você especificar deve ser um inteiro não negativo. Se o número de linhas selecionadas for maior do que o número de linhas no conjunto de dados, o conjunto inteiro será retornado.
Execute o experimento.
O módulo de saída de um único conjuntos de dados que contém apenas o número especificado de linhas. As linhas são sempre lidas de cima para baixo no conjunto de dados.
Criar uma mostra de dados
Essa opção é compatível com a amostragem aleatória simples ou a amostragem aleatória estratificada. Isso será útil se você quiser criar um menor exemplo de conjuntos de dados representativos para teste.
Adicione o módulo Partição e Exemplo ao seu experimento no Studio (clássico) e conecte o conjuntos de dados.
Modo de exemplo ou partição: de definido como Amostragem.
Taxa de amostragem: digite um valor entre 0 e 1. A taxa de amostragem determina a porcentagem de linhas do conjunto de dados de origem que devem ser incluídas no conjunto de dados de saída.
Por exemplo, se você quiser apenas metade do conjuntos de dados original, digite
0.5para indicar que a taxa de amostragem deve ser de 50%.As linhas do conjuntos de dados de entrada são embaralhadas e colocadas seletivamente no conjuntos de dados de saída, de acordo com a taxa especificada.
Semente aleatória para amostragem: opcionalmente, digite um inteiro a ser usado como um valor de semente.
Essa opção é importante se você quiser que as linhas sejam sempre divididas da mesma maneira. O valor padrão é 0, ou seja, uma seleção inicial é gerada com base no relógio do sistema. Isso pode levar a resultados ligeiramente diferentes sempre que você executar o experimento.
Divisão entre camadas para amostragem: selecione essa opção se for importante que as linhas no conjuntos de dados sejam divididas igualmente por alguma coluna de chave antes da amostragem.
Para a Coluna de chave estratificação para amostragem, selecione uma única coluna de estrato para usar ao dividir o conjunto de dados. As linhas no conjunto de dados serão divididas da seguinte maneira:
Todas as linhas de entrada são agrupadas (estratificadas) pelos valores na coluna de estrato.
As linhas são colocadas em ordem aleatória dentro de cada grupo.
Cada grupo é seletivamente adicionado ao conjunto de dados de saída para atender à taxa especificada.
Para obter mais informações sobre amostragem stratified, consulte a seção Notas técnicas .
Execute o experimento.
Com essa opção, o módulo gera um único conjunto de dados que contém uma amostragem representativa dos dados.
A parte restante, não amostrada do conjunto de dados não faz parte da saída. No entanto, você pode criar junção nos conjuntos de dados, usando o módulo Aplicar SQL Transformação, para determinar quais linhas não foramusadas.
Dividir os dados em partições
Use esta opção para dividir o conjunto de dados em subconjuntos de dados. Essa opção também é útil para criar um número personalizado de dobras para validação cruzada ou para dividir linhas em vários grupos.
Adicione o módulo Partição e Exemplo ao seu experimento no Studio (clássico) e conecte o conjuntos de dados.
Para o Modo de partição ou de amostra, selecione Atribuir a Dobras.
Usar a substituição no particionamento: selecione esta opção se desejar que a linha de amostra seja colocada de volta no pool de linhas para possível reutilização. Como resultado, a mesma linha pode ser atribuída a várias dobras.
Se você não usar a substituição (a opção padrão), a linha amostrada não será colocada de volta no pool de linhas para possível reutilização. Como resultado, cada linha pode ser atribuída a apenas uma dobra.
Divisão aleatória: selecione esta opção se desejar que as linhas sejam atribuídas aleatoriamente a dobras.
Se você não selecionar essa opção, as linhas serão atribuídas a dobras usando o método round robin.
Semente aleatória: opcionalmente, digite um inteiro a ser usado como o valor da semente. Essa opção é importante se você quiser que as linhas sejam sempre divididas da mesma maneira. Caso contrário, o valor padrão de 0 significa que uma semente de início aleatório será usada.
Especifique o método do particionador: indique como você deseja que os dados sejam divididos em cada partição, usando estas opções:
Particionar uniformemente: use esta opção para colocar um número igual de linhas em cada partição. Para especificar o número de partições de saída, digite um número inteiro na caixa de texto Especificar número de dobras a ser dividido de maneira íntegra.
Partição com proporções personalizadas: use esta opção para especificar o tamanho de cada partição como uma lista separada por vírgulas.
Por exemplo, se você quiser criar três partições, com a primeira partição contendo 50% dos dados e as duas partições restantes cada uma contendo 25% dos dados, clique na caixa de texto Lista de proporções separadas por vírgula e digite estes números:
.5, .25, .25A soma de todos os tamanhos das partições deve totalizar exatamente 1.
Se você inserir números que totalizam menos de 1, uma partição extra será criada para conter as linhas restantes. Por exemplo, se você digitar os valores .2 e .3, será criada uma terceira partição que contém os 50% restantes de todas as linhas.
Se você inserir números que se somam a mais de 1, um erro será gerado quando você executar o experimento.
Divisão estratificada: selecione esta opção se desejar que as linhas sejam estratificada ao serem divididas. Depois escolha a coluna de estrato.
Para obter mais informações sobre amostragem stratified, consulte a seção Notas técnicas .
Execute o experimento.
Com essa opção, o módulo saída vários conjuntos de dados, particionados usando as regras especificadas.
Usar dados de uma partição predefinida
Essa opção é usada quando você divide um conjuntos de dados em várias partições e agora deseja carregar cada partição para análise ou processamento posterior.
Adicione o módulo Partição e Exemplo ao experimento no Studio (clássico).
Conexão-o para a saída de uma instância anterior de Partição e Exemplo. Essa instância deve ter usado a opção Atribuir a dobras para gerar algumas partições.
Modo de partição ou de amostra: selecione Escolher Dobra.
Especifique a qual dobra deve ser amostrada: selecione uma partição a ser usada digitando seu índice. Os índices de partição são baseados em 1. Por exemplo, se você dividir o conjunto de dados em três partes, as partições terão os índices 1, 2 e 3.
Se você digitar um valor de índice inválido, um erro de tempo de design será gerado: "Error 0018: DataSet contém dados inválidos".
Além de agrupar o conjunto de dados em dobras, você pode separar o conjunto de dados em dois grupos: uma dobra de destino e todo o restante. Para fazer isso, digite o índice de uma única dobra e, em seguida, selecione a opção escolher complemento da dobra selecionadapara obter tudo, exceto os dados na dobra especificada.
Se você estiver trabalhando com várias partições, deverá adicionar mais instâncias do módulo partição e exemplo para lidar com cada partição.
Por exemplo, digamos que os pacientes particionados anteriormente em cinco dobras usando a idade. Para trabalhar com cada dobra individual, você precisa de cinco cópias da partição e do módulo de exemplo e, em cada uma delas, selecione uma dobra diferente.
Dica
O experimento de exemplo, dividir partição e amostra, demonstra essa técnica.
Execute o experimento.
Com essa opção, o módulo gera um único conjunto de registros contendo apenas as linhas atribuídas a essa dobra.
Observação
Você não pode exibir as designações de dobra diretamente; Eles estão presentes apenas nos metadados.
Exemplos
Para obter exemplos de como esse módulo é usado, consulte a Galeria de ia do Azure:
Validação cruzada para classificação binária: uma taxa de amostragem de 20% é aplicada para criar um conjunto de um DataSet menor de amostra aleatória. O conjunto de censo original tinha mais de 30.000 linhas; o conjunto de exemplos de amostra tem cerca de 6500.
Validação cruzada para regressão: os dados são atribuídos aleatoriamente e uniformemente a cinco dobras, sem estratificação, e os resultados são usados para validação cruzada.
Dividir partição e exemplo: demonstra várias maneiras de usar o particionamento e a amostragem. Primeiro, a opção atribuir a dobras é usada para atribuir linhas no conjunto de registros a um dos três grupos de tamanho uniforme. Em seguida, mais três instâncias de partição e amostra são adicionadas usando o modo de seleção de dobra para aplicar operações a subconjuntos de dados
- Na primeira dobra (índice de 1), as linhas são divididas aleatoriamente.
- Na segunda dobra (índice de 2), as linhas são divididas por educação.
- Na terceira dobra (índice de 3), as linhas são divididas por idade.
Observações técnicas
A coluna estratificação deve ser categórica com valores discretos. Se a coluna ainda não for categórica e você receber um erro, use Editar metadados para alterar as propriedades da coluna.
A coluna Strata especificada não pode conter dados contínuos: ou seja, dados numéricos com valores de ponto flutuante em cada célula. Caso contrário, o módulo não poderá processar os dados e retornará um erro.
O motivo é que qualquer coluna usada para estratificação deve ter um conjunto finito de valores possíveis. Se a coluna Strata especificada contiver valores de ponto flutuante e a coluna não for do tipo categórico, ele potencialmente conterá um número infinito de valores.
Se a coluna Strata contiver valores Boolianos e você quiser que eles sejam interpretados como categóricos, você deverá usar o módulo Editar metadados para alterar o rótulo de metadados.
Se sua coluna Strata contiver dados numéricos ou de cadeia de caracteres com muitos valores exclusivos, a coluna não será um bom candidato para a amostragem de sobreratificação.
Mais sobre a amostragem de sobreratificação
A amostragem de sobreratificação garante que os subconjuntos dos dados tenham uma amostragem representativa da coluna Strata selecionada. Essa técnica é útil, por exemplo, quando você deseja garantir que seus dados de treinamento contenham a mesma distribuição de valores de idades com os dados de teste, ou vice-versa. Ou talvez você queira estratificar em uma coluna de gênero em um estudo de assistência médica para garantir que homens e mulheres sejam distribuídos uniformemente quando os dados forem particionados. A estratificação garante que as proporções dos valores selecionados sejam preservadas.
Você especifica valores nos quais separar os dados selecionando uma única coluna para servir como a coluna Strata.
Este módulo requer que a coluna Strata seja uma coluna categórica. Se você quiser usar uma coluna de valores inteiros para o strata, é recomendável atribuir um tipo categórico a essa coluna. você pode fazer isso por meio do esquema dos dados antes de adicioná-lo ao Machine Learning Studio (clássico) ou pode atualizar os metadados da coluna usando editar metadados.
Colunas com dados contínuos (ou seja, dados numéricos com valores de pontos flutuantes em cada célula) não podem ser usadas como colunas de strata. Se você receber um erro, poderá usar agrupar dados em compartimentos para segmentar os valores em intervalos discretos e, em seguida, usar Editar metadados para garantir que a coluna seja tratada como categórica.
Entradas esperadas
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| Dataset | Tabela de Dados | Conjunto de dados a ser dividido |
Parâmetros do módulo
| Nome | Intervalo | Type | Padrão | Descrição |
|---|---|---|---|---|
| Modo de partição ou de amostra | Lista | Métodos de amostragem | amostragem | Selecione o modo de partição ou de amostragem |
| Usar substituição no particionamento | Qualquer | Booliano | Falso | Indica se as dobras devem ser não-junção (padrão-sem substituição) ou sobrepostas (substituição true-use) |
| Divisão aleatória | Qualquer | Booliano | verdadeiro | Indique se a divisão é aleatória |
| Propagação aleatória | Qualquer | Integer | 0 | Especificar uma propagação para o gerador de número aleatório |
| Especifique o método particionador | Lista | Métodos de partição | Particionar uniformemente | Selecione particionar uniformemente para particionar em dobras de tamanho igual ou particionar com proporções personalizadas para particionar em partições de tamanho personalizado |
| Especifique o número de dobras a serem divididas uniformemente | >=1 | Integer | 5 | Selecione um número de partições para dividir |
| Divisão estratificada | Lista | Tipo Verdadeiro/Falso | Falso | Indica se a divisão é estratificada |
| Coluna chave de estratificação | Qualquer | ColumnSelection | Contém a chave de estratificação | |
| Lista de proporções separadas por vírgula | Qualquer | String | Listar proporções, separadas por vírgulas | |
| Divisão estratificada para atribuição de dobra personalizada | Qualquer | Tipo Verdadeiro/Falso | Falso | Indique se a divisão é estratificada para atribuições de dobra personalizado |
| Coluna chave de estratificação para atribuição de dobra personalizada | Qualquer | ColumnSelection | Contém a chave de estratificação para atribuições de dobra personalizadas | |
| Especifique qual dobra a ser exemplificada | >=1 | Integer | 1 | Contém o índice da dobra a ser amostrada |
| Selecione o complemento da dobra selecionada | Qualquer | Booliano | Falso | Selecionar o complemento da dobra especificada |
| Taxa de amostragem | Qualquer | Float | 0,01 | Escolha uma taxa de amostragem |
| Propagação aleatória para amostragem | Qualquer | Integer | 0 | Especificar uma propagação para o gerador de número aleatório para amostragem |
| Divisão estratificada para amostragem | Qualquer | Verdadeiro/Falso | Falso | Indique se a divisão é estratificada para amostragem |
| Coluna chave de estratificação de amostragem | Qualquer | ColumnSelection | Contém a chave de estratificação para amostragem | |
| Número de linhas a serem selecionadas | >=0 | Integer | 10 | Selecione um número máximo de registros que terão permissão para passar para o próximo módulo |
Saídas
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| oDataset | Tabela de Dados | Conjunto de dados resultantes da divisão |
Confira também
Exemplo e divisão
Dividir Dados
Editar Metadados
Agrupar Dados em Compartimentos