Trasformazione dei dati - Ridimensionamento e riduzione

Importante

Il supporto dello studio di Azure Machine Learning (versione classica) terminerà il 31 agosto 2024. È consigliabile passare ad Azure Machine Learning entro tale data.

A partire dal 1° dicembre 2021 non sarà possibile creare nuove risorse dello studio di Azure Machine Learning (versione classica). Fino al 31 agosto 2024 sarà possibile continuare a usare le risorse dello studio di Azure Machine Learning (versione classica).

La documentazione relativa allo studio di Machine Learning (versione classica) è in fase di ritiro e potrebbe non essere aggiornata in futuro.

Questo articolo descrive i moduli di Machine Learning Studio (versione classica) che consentono di usare dati numerici. Per l'apprendimento automatico, le attività comuni sui dati includono il ritaglio, il binning e la normalizzazione dei valori numerici. Altri moduli supportano la riduzione della dimensionalità.

Nota

Si applica a: Machine Learning Studio (versione classica)

Nella finestra di progettazione sono disponibili moduli simili Azure Machine Learning trascinamento della selezione.

Modellazione di dati numerici

Attività come la normalizzazione, la creazione di contenitori o la ridistribuzione di variabili numeriche sono una parte importante della preparazione dei dati per Machine Learning. I moduli in questo gruppo supportano le attività di preparazione dei dati seguenti:

  • Raggruppamento dei dati in contenitori di dimensioni o distribuzioni diverse.
  • Rimozione di outlier o modifica dei relativi valori.
  • Normalizzazione di un set di valori numerici in un intervallo specifico.
  • Creazione di un set compatto di colonne di caratteristiche da un set di dati con dimensioni elevate.

Elenco dei moduli

Questa categoria Trasformazione dati - Scalabilità e riduzione include i moduli seguenti:

Vedi anche