Tabela de Contagem de Exportações
Importante
O suporte para o Estúdio de ML (clássico) terminará a 31 de agosto de 2024. Recomendamos a transição para o Azure Machine Learning até essa data.
A partir de 1 de dezembro de 2021, não poderá criar novos recursos do Estúdio de ML (clássico). Até 31 de agosto de 2024, pode continuar a utilizar os recursos existentes do Estúdio de ML (clássico).
- Consulte informações sobre projetos de machine learning em movimento de ML Studio (clássico) para Azure Machine Learning.
- Saiba mais sobre Azure Machine Learning.
A documentação do Estúdio de ML (clássico) está a ser descontinuada e poderá não ser atualizada no futuro.
Exporta a tabela de contagem de uma transformação guardada para uso com novos dados
Categoria: Aprendizagem com Condes
Nota
Aplica-se a: Machine Learning Studio (clássico) apenas
Módulos semelhantes de arrasto e queda estão disponíveis em Azure Machine Learning designer.
Visão geral do módulo
Este artigo descreve como usar o módulo de tabela de contagem de exportação em Machine Learning Studio (clássico). O módulo tabela de contagem de exportação é fornecido para compatibilidade retrógrada com experiências que usam a tabela de contagem de construção depreciada e módulos conde preced.
Quando utiliza o novo módulo Build Counting Transform para criar funcionalidades baseadas na contagem, o módulo produz um conjunto de dados apresentando e uma transformação que cria funcionalidades a partir de contagens. Ao utilizar o módulo tabela de contagem de exportação , pode separar a saída de funcionalidades baseadas na contagem por este módulo mais recente em metadados de contagem e uma tabela de contagem. Estes formatos de saída foram usados por módulos anteriores, agora precotados:
Para obter informações gerais sobre tabelas de contagem e como são usadas para criar funcionalidades, consulte Aprendizagem com os Condes.
Para todas as novas experiências, recomendamos que utilize os seguintes módulos:
Como configurar tabela de contagem de exportações
Em Machine Learning Studio (clássico), abra a experiência onde pretende usar a tabela de contagem importada.
Localize a transformação da contagem guardada e adicione-a à experiência.
Ligação a produção da transformação da contagem guardada (transformação rotulada) para a Tabela de Contagem de Exportação.
Adicione o módulo Conde Featurizer (precotado) à experiência e conecte-o às duas saídas da Tabela de Contagem de Exportação.
O módulo Count Featurizer (precotado) requer uma entrada adicional, para o conjunto de dados que pretende exibir. Ligação o conjunto de dados para aplicar a transformação poupada nas saídas.
Desaperte os parâmetros necessários para o Conde Featurizer (precotado), incluindo a coluna do rótulo, as colunas de contagem, as colunas a exibir e as características de saída.
Deve selecionar um subconjunto das colunas que foram originalmente selecionadas para a transformação da contagem. No entanto, o módulo tabela de contagem de exportação não fornece a lista destas colunas, pelo que deve rever a experiência original e tomar nota das colunas utilizadas. Se selecionar uma coluna que não foi utilizada ao criar a transformação, é levantado um erro.
Exemplos
Explore exemplos de caracterização baseada na contagem utilizando estas experiências de amostra na Galeria Azure AI:
Previsão do atraso do voo: Mostra como a caracterização baseada na contagem pode ser útil num conjunto de dados muito grande.
Aprendizagem com Counts: Classificação multiclasse com dados de táxi nyc: Demonstra o uso de funcionalidades baseadas na contagem numa tarefa de previsão multiclasse.
Aprendizagem com Condes: Classificação binária com dados de táxi nyc: Utiliza características baseadas na contagem numa tarefa de classificação binária.
Nota
Se abrir uma experiência da Galeria criada utilizando as versões precadas do Aprendizagem com módulos Counts, a experiência é automaticamente atualizada para utilizar os módulos mais recentes.
Entradas esperadas
| Nome | Tipo | Description |
|---|---|---|
| Contagem de transformação | Interface ITransform | A contagem transforma-se. |
Saídas
| Nome | Tipo | Description |
|---|---|---|
| Drácula conta metadados | Tabela de Dados | Os metadados das contagens. |
| Tabela de contagem de Drácula | Tabela de Dados | A mesa de contagem. |
Exceções
| Exceção | Description |
|---|---|
| Erro 0003 | A exceção ocorre se uma ou mais entradas forem nulas ou vazias. |
| Erro 0086 | A exceção ocorre quando uma transformação de contagem é inválida. |
Para obter uma lista de erros específicos dos módulos Studio (clássicos), consulte Machine Learning Códigos de Erro.
Para obter uma lista de exceções da API, consulte Machine Learning CÓDIGOs de Erro da API REST.