算術演算の適用

[アーティクル]
05/06/2019

重要

Machine Learning Studio (クラシック) のサポートは、2024 年 8 月 31 日に終了します。その日までに、Azure Machine Learning に切り替えすることをお勧めします。

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列の値に算術演算を適用します

カテゴリ: 統計関数

注意

適用対象: Machine Learning Studio (クラシック) のみ

類似のドラッグアンドドロップモジュールは Azure Machine Learning デザイナーで使用できます。

モジュールの概要

この記事では、Machine Learning Studio (クラシック) の Apply Math Operation モジュールを使用して、入力データセットの数値列に適用される計算を作成する方法について説明します。

サポートされる算術演算としては、乗算や除算などの一般的な数学関数、三角関数、さまざまな丸め関数、およびガンマ関数や誤差関数など、データサイエンスで使用される特殊な関数があります。

操作を定義して実験を実行すると、値がデータセットに追加されます。モジュールの構成方法に応じて、次の操作を実行できます。

結果をデータセットに追加する。これは、演算の結果を確認しているときに特に便利です。
列値を、計算された新しい値に置き換える。
結果の新しい列を生成し、元のデータを表示しない。

ヒント

このモジュールは、一度に 1 つの算術演算を実行します。複雑な算術演算の場合は、代わりに次のモジュールを使用することをお勧めします。

次のカテゴリから必要な操作を探してください。

Basic

基本カテゴリの関数は、単一の値または値の列を操作するために使用できます。たとえば、列内のすべての数値の絶対値を取得したり、列内の各値の平方根を計算したりすることができます。
比較

比較カテゴリの関数は、すべて比較に使用されます。2 つの列内の値の一対比較を行ったり、列内の各値を指定された定数と比較したりすることができます。たとえば、列を比較して、2 つのデータセットで値が同じかどうかを判断することができます。または、最大許容値などの定数を使用して、数値列の外れ値を検出することもできます。
操作

このカテゴリには、加算、減算、乗算、除算という基本的な数学関数が含まれます。列または定数のいずれかを操作できます。たとえば、列 A の値を列 B の値に加算できます。または、以前に計算した平均値などの定数を列 A の各値から減算することもできます。
丸め

このカテゴリには、丸め、高さ、床、さまざまな精度への切り捨てなどの操作を実行するためのさまざまな関数が含まれています。精度は、10 進数と整数の両方に対して指定できます。
特殊な数学関数

特殊カテゴリには、楕円積分やガウスの誤差関数など、特にデータサイエンスで使用される数学関数が含まれます。
三角関数

このカテゴリには、すべての標準三角関数が含まれます。たとえば、ラジアンを角度に変換したり、ラジアンまたは角度で正接などの関数を計算したりすることができます。これらの関数は単項です。つまり、1 つの列の値を入力として受け取り、三角関数を適用し、結果として列の値を返します。したがって、入力列が適切な型であり、指定された演算にとって正しい種類の値が含まれていることを確認する必要があります。

例

Apply Math Operation を使用する方法の例については、次のサンプル実験を参照Azure AI Gallery。

色の量子化: 1 つの列値のセットが別の列の値から減算され、結果が 2 乗されます。
顧客関係の予測: 0 と欠落値を区別するために、列内のすべての値に定数 1 が追加されます。
フライト遅延予測: 丸めや除算など、さまざまな操作を示します。
直接マーケティング: 比較操作を使用して、確率スコアが必要な値を満たすかどうかを判断します。

算術演算の適用を使用する方法

Apply Math Operation モジュールには、数値のみを含む列が少なくとも 1 つ含まれたデータセットが必要です。数値は、不連続または連続のいずれも可能ですが、文字列ではなく数値データ型である必要があります。

複数の数値列に同じ演算を適用できますが、すべての列が同じデータセットに含まれている必要があります。

このモジュールの各インスタンスが実行できる演算は、一度に 1 種類のみです。複雑な算術演算を実行するには、Apply Math Operation モジュールの複数のインスタンスを連結する必要がある場合があります。

算術 演算の適用モジュールを 実験に追加します。このモジュールは、統計関数カテゴリで確認できます。
少なくとも 1 つの数値列を含むデータセットを接続します。
[Category]$カテゴリ$ をクリックして、実行する算術演算の種類を選択します。

たとえば、列に対して基本的な算術演算を実行するには、[操作] を 選択します。対数または壁を取得するには、[基本] を選択 します。値の列を比較するには、比較を 使用します。

ヒント

その他のすべてのオプションは、選択する数学演算の種類に応じて変わります。また、カテゴリを変更すると、他のすべてのオプションがリセットされます。そのため、最初に [カテゴリ] から選択してください。
そのカテゴリの一覧から特定の演算を選択します。
計算の実行に使用するソース列を 1 つ以上選択します。
- 選択する列は、すべて数値データ型である必要があります。
- データの範囲は、選択された算術演算に有効である必要があります。そうでない場合、エラーまたは NaN (非数) の結果が発生する可能性があります。たとえば、Ln(-1.0) は無効な演算のため、値 NaN の結果になります。
各種類の演算で必要な追加のパラメーターを設定します。
[Output mode](出力モード) オプションを使用して、算術演算を生成する方法を指定します。
- Append: 入力として使用されるすべての列が出力データセットに含まれ、さらに、算術演算の結果を含む追加列が 1 つ追加されます。
- Inplace。入力として使用される列の値が、新しい計算値に置き換えられます。
- ResultOnly。算術演算の結果を含む単一の列が返されます。
実験を実行するか、Apply Math Operation モジュールを右クリックし、選択した [実行] を選択します。

結果

Append または ResultOnly のオプションを使用して結果を生成する場合、返されるデータセットの列見出しには、演算と、使用された列が示されます。たとえば、Equals 演算子を使用して 2 つの列を比較した場合、結果は次のようになります。

Equals(Col2_Col1)。Col1 に対して Col2 をテストしたことを示しています。
Equals(Col2_$10)。列 2 と定数 10 を比較したことを示しています。

Inplace オプションを使用しても、ソースデータは削除または変更されません。元のデータセットの列は、Studio (クラシック) で引き続き使用できます。元のデータを表示するには、Add Columns (列の追加) モジュールを接続し、それを Apply Math Operation の出力に結合します。

基本の算術演算

基本カテゴリの関数は、通常、列から 1 つの値を受け取り、定義済みの演算を実行して、1 つの値を返します。一部の関数では、2 番目の引数として定数を指定できます。

Machine Learning Basic カテゴリでは、次の関数がサポートされています。

Abs

選択した列の絶対値を返します。

Atan2

4 象限逆正接を返します。

ポイント座標を含む列を選択します。 X 座標に対応する 2 番目の引数については、定数を指定することもできます。

Matlab の ATAN2 関数に対応します。

Conj

選択された列の値の共役を返します。

CubeRoot

選択された列の値の立方根を計算します。

DoubleFactorial**

選択された列の値の二重階乗を計算します。二重階乗は、通常の階乗関数の拡張であり、x!! で表されます。

Eps

現在の値と次に高い倍精度数の差のサイズを返します。 Matlab の EPS 関数に対応します。

Exp

選択された列の値にべき乗された e を返します。これは、Excel の EXP 関数と同じです。

Exp2

y = x * 2^t の値を求め、2 を底とする引数の指数を返します。ここで、t は指数を含む値の列です。

Exp2 の場合は、2 番目の引数 x を指定できます。これは定数または値の別の列のいずれかになります。

[ 2 番目の引数の種類] で、乗数 t を定数として指定するか、列の値を指定するかどうかを指定します。

指数値を含む 1 つの列を選択するか、[定数の 2 番目の引数] テキストボックスに指数値を入力できます。次に、[ 列セット] で、指数値を含む列を選択します。

たとえば、乗数と指数の両方に対して値 {0,1,2,3,4,5} を持つ列を選択した場合、関数は {0, 2, 8, 24, 64 160) を返します。

ExpMinus1

選択された列の値の負の指数を返します。

階乗

選択された列の値の階乗を返します。

Hypotenuse

1 つの辺の長さが値の列として指定され、第 2 の辺の長さが定数または 2 つの列として指定された三角形の斜辺を計算します。

ImaginaryPart

選択した列の値の虚数部を返します。

Ln

選択された列内の値の自然対数を返します。

LnPlus1

選択された列内の値の自然対数 + 1 を返します。

ログ

指定された底を使用して、選択された列の値の対数を返します。

底 (2 番目の引数) を定数として、または別の値の列を選択して指定することができます。

Log10

選択した列の値の基数 10 の対数を返します。

Log2

選択した列の値の 2 を基準にした対数を返します。

NthRoot

指定した n を使用して、値の n 乗根を返します。

ColumnSet オプションを使用して、累乗根を計算する列を選択します。

[Second argument type](2 番目の引数の型) で、累乗根を含む別の列を選択するか、累乗根として使用する定数を指定します。

2 番目の引数が列の場合は、列内の各値が、対応する行の n の値として使用されます。 2 番目の引数が定数の場合は、 [定数の 2 番目の引数] テキストボックスに n の値を 入力します。

Pow

選択された列内の各値について、X の Y 乗を計算します。

まず、ColumnSet オプションを使用して、 ベースを含む列 (float である必要があります ) を選択 します。

[Second argument type](2 番目の引数の型) で、指数を含む列を選択するか、指数として使用する定数を指定します。

2 番目の引数が列の場合は、列内の各値が、対応する行の指数として使用されます。 2 番目の引数が定数の場合は、[2 番目の引数が定数] ボックスに指数の値を入力します。

RealPart

選択した列の値の実際の部分を返します。

Sqrt

選択された列の値の平方根を返します。

SqrtPi

選択された列の各値について、値を pi で乗算し、結果の平方根を返します。

Square

選択された列の値を 2 乗します。

比較演算

2 つの値のセットを互いにテストする必要がある場合は、Machine Learning Studio (クラシック) で比較関数を使用します。たとえば、実験では、次の比較操作を行う必要がある場合があります。

確率スコアモデルの列をしきい値と比較して評価する。
結果の 2 つのセットが同じかどうかを判断し、異なる行ごとに、さらに処理またはフィルター処理に使用できる FALSE フラグを追加します。

EqualTo

値が同じ場合に True を返します。

GreaterThan

[Column set](列セット) の値が、指定された定数より大きい場合、または比較列の対応する値より大きい場合に True を返します。

GreaterThanOrEqualTo

[Column set](列セット) の値が、指定された定数以上の場合、または比較列の対応する値以上の場合に True を返します。

LessThan

[Column set](列セット) の値が、指定された定数より小さい場合、または比較列の対応する値より小さい場合に True を返します。

LessThanOrEqualTo

[Column set](列セット) の値が、指定された定数以下の場合、または比較列の対応する値以下の場合に True を返します。

NotEqualTo

[列セット] の値が定数または比較列と等しくない場合は True を返し、等しい場合は False を返します。

PairMax

大きい値 ([列設定] の値か、定数または比較列の値) を返します。

PairMin

[Column set](列セット) 内の値と、定数または比較列の値のうち、小さい方の値を返します。

算術演算

加算と減算、除算、乗算の基本的な算術演算が含まれます。ほとんどの演算はバイナリで、2 つの数値が必要であるため、最初に演算を選択してから、1 番目と2 番目の引数で使用する列または数値を選択します。

除算と減算に使用する列の選択順序は、直感に反しているように思えるかもしれませんが、結果をわかりやすくするために、列見出しには、演算名と、列が使用された順序が示されます。

操作	Num1	Num2	結果列	結果の値
加算	1	5	Add(Num2_Num1)	4
乗算	1	5	Multiple(Num2_Num1)	5
減算	1	5	Subtract(Num2_Num1)	4
減算	0	1	Subtract(Num2_Num1)	0
事業部	1	5	Divide(Num2_Num1)	5
事業部	0	1	Divide(Num2_Num1)	Infinity

追加

列セットを使用してソース列を指定し、その値に定数操作引数で指定した数値を追加します。

2つの列の値を追加するには、[ 列セット] を使用して1つまたは複数の列を選択し、[ 操作引数] を使用して2番目の列を選択します。

除算

[演算の引数] に定義されている定数または列の値で [列セット] の値を除算します。言い換えると、最初に除数を選択し、次に被除数を選択します。出力値は商です。

乗算

指定された定数または列の値で [列セット] の値を乗算します。

減算

[操作引数] ドロップダウンリストを使用して、減算する数値 (減数) を指定します。定数、または値の列のいずれかを選択できます。次に、2番目の [列セット] オプションを使用して、別の列を選択して、操作する値の列 (被減数) を指定します。

値の列の各値から定数を減算することはできますが、逆の演算はできません。これを行うには、代わりに加算を使用します。

丸めの演算

Studio (クラシック) では、さまざまな丸め処理がサポートされています。多くの演算では、丸めを行うときに使用する精度を指定する必要があります。定数として指定される静的な精度を指定することも、値の列から取得した動的な精度の値を適用することもできます。

定数を使用する場合は、[Precision Type]$精度の型$ を [Constant]$定数$ に設定し、[Constant Precision]$定数の精度$ テキストボックスに整数で桁数を入力します。整数以外の値を入力してもモジュールはエラーを生成しませんが、予期しない結果になる可能性があります。
データセットの行ごとに異なる精度値を使用するには、[Precision Type]$精度の型$ を [ColumnSet] に設定してから、適切な精度値を含む列を選択します。

Ceiling

[列セット] の最高値を返します。

CeilingPower2

[列セット] の最高値の 2 乗を返します。

床

指定された有効桁数に対して、[列セット] の最低値を返します。

Mod

指定された有効桁数に対して、[列セット] の値の端数部分を返します。

商

指定された有効桁数に対して、[列セット] の値の端数部分を返します。

剰余

[列セット] の値の剰余を返します。

RoundDigits

指定した桁数で四捨五入して丸められた [列セット] の値を返します。

RoundDown

指定した桁数で切り捨てられた [列セット] の値を返します。

RoundUp

指定した桁数で切り上げられた [列セット] の値を返します。

ToEven

最も近い偶数の整数に丸められた [列セット] の値を返します。

ToOdd

最も近い奇数の整数に丸められた [列セット] の値を返します。

Truncate

指定された有効桁数を超えるすべての桁を削除して、[列セット] の値を切り捨てます。

特殊な数学関数

このカテゴリには、データサイエンスでよく使用される特殊な数学関数が含まれます。特に明記されていない限り、関数は単項で、選択された 1 つ以上の列の各値に対して指定された計算を返します。

Beta

オイラーのベータ関数の値を返します。

EllipticIntegralE

不完全な楕円整数の値を返します。

EllipticIntegralK

完全な楕円整数 (K) の値を返します。

Erf

誤差関数の値を返します。

誤差関数 (ガウスの誤差関数とも呼ばれる) は、拡散を示すために確率で使用されるシグモイド形状の特殊関数です。

Erfc

補完的な誤差関数の値を返します。

Erfc は 1 - erf(x) と定義されます。

ErfScaled

スケーリングされた誤差関数の値を返します。

誤差関数のスケーリングされたバージョンは、算術アンダーフローを回避するために使用できます。

ErfInverse

逆 erf 関数の値を返します。

ExponentialIntegralEin

指数積分 Ei の値を返します。

Gamma

ガンマ関数の値を返します。