ML Studio (clássico) Módulo Data Types
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.
Este artigo descreve os tipos de dados .NET que são suportados no Machine Learning Studio (clássico) para dados externos. Também descreve as classes de tipo de dados personalizados que são usadas para passar dados entre módulos dentro de uma experiência.
Tabela de tipos de dados .NET
Os seguintes tipos de .NET são suportados por módulos Machine Learning Studio (clássicos).
| .NET Data Type | Comentários |
|---|---|
| Booleano | https://msdn.microsoft.com/library/wts33hb3.aspx |
| Int16 | https://msdn.microsoft.com/library/system.int16(v=vs.110).aspx |
| Int32 | https://msdn.microsoft.com/library/06bkb8w2.aspx |
| Int64 | https://msdn.microsoft.com/library/system.int64.aspx |
| Único | https://msdn.microsoft.com/library/system.single(v=vs.110).aspx |
| Double (Duplo) | https://msdn.microsoft.com/library/system.double(v=vs.110).aspx |
| String | https://msdn.microsoft.com/library/system.string(v=vs.110).aspx |
| datetime | https://msdn.microsoft.com/library/system.datetime(v=vs.110).aspx |
| Início dedesoff de datatime | https://msdn.microsoft.com/library/system.datetimeoffset(v=vs.110).aspx |
| TimeSpan | https://msdn.microsoft.com/library/system.timespan(v=vs.110).aspx |
| Byte | https://msdn.microsoft.com/library/system.byte(v=vs.110).aspx |
| Byte[] | https://msdn.microsoft.com/library/system.byte.aspx |
| GUID | OS GUIDs são convertidos em cordas na entrada |
Tabela de tipos de dados personalizados
Além disso, Machine Learning Studio (clássico) suporta as seguintes classes de dados personalizadas.
| Tipo de Dados | Descrição |
|---|---|
| Tabela de Dados | A interface DataTable define a estrutura de todos os conjuntos de dados utilizados em Machine Learning. |
| Interface ICluster | A interface ICluster define a estrutura dos modelos de agrupamento. |
| Interface IFilter | A interface IFilter define a estrutura dos filtros digitais de processamento de sinais aplicados a uma série inteira de valores numéricos. Os filtros podem ser criados e depois guardados e aplicados a uma nova série. |
| Interface ILearner | A interface ILearner fornece uma estrutura genérica para definir e salvar modelos analíticos, excluindo alguns tipos especiais, como modelos de clustering. |
| Interface ITransform | A interface ITransform fornece uma estrutura genérica para definir e salvar transformações. Pode criar um iTransform usando Machine Learning Studio (clássico) e, em seguida, aplicar a transformação em novos conjuntos de dados. |