Sütun Dönüştürmeyi Seçme
Bu makalede, Azure Machine Learning tasarımcısında Sütunları Seç Dönüştürme bileşeninin nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır. Sütunları Seç Dönüştürme bileşeninin amacı, aşağı akış makine öğrenmesi işlemlerinde öngörülebilir, tutarlı bir sütun kümesinin kullanıldığından emin olmaktır.
Bu bileşen, belirli sütunlar gerektiren puanlama gibi görevler için yararlıdır. Kullanılabilir sütunlardaki değişiklikler işlem hattını bozabilir veya sonuçları değiştirebilir.
Sütun Seç Dönüştürme'yi kullanarak bir sütun kümesi oluşturup kaydedebilirsiniz. Ardından, bu seçimleri yeni verilere uygulamak için DönüştürmeYi Uygula bileşenini kullanın.
Sütun Seçme Dönüşümünü kullanma
Bu senaryoda, bir modeli eğitmek için kullanılacak dinamik bir sütun kümesi oluşturmak için özellik seçimini kullanmak istediğiniz varsayılır. Puanlama işlemi için sütun seçimlerinin aynı olduğundan emin olmak için Sütun Seçimi Dönüştürme bileşenini kullanarak sütun seçimlerini yakalayıp işlem hattındaki başka bir yere uygularsınız.
Tasarımcıda işlem hattınıza bir giriş veri kümesi ekleyin.
Filtre Tabanlı Özellik Seçimi örneği ekleyin.
Bileşenleri bağlayın ve giriş veri kümesinde bir dizi en iyi özelliği otomatik olarak bulmak için özellik seçimi bileşenini yapılandırın.
Modeli Eğit'in bir örneğini ekleyin ve eğitim girişi olarak Filtre Tabanlı Özellik Seçimi çıktısını kullanın.
Önemli
Özellik önemi sütundaki değerleri temel aldığı için Modeli Eğitmek için giriş için hangi sütunların kullanılabilir olabileceğini önceden bilemezsiniz.
Sütunları Seç Dönüştürme bileşeninin bir örneğini ekleyin.
Bu adım, kaydedilebilen veya diğer veri kümelerine uygulanabilen bir dönüştürme olarak bir sütun seçimi oluşturur. Bu adım, özellik seçiminde tanımlanan sütunların diğer bileşenlerin yeniden kullanılabilmesi için kaydedilmesini sağlar.
Puan Modeli bileşenini ekleyin.
Giriş veri kümesini bağlamayın. Bunun yerine Dönüştürme Uygula bileşenini ekleyin ve özellik seçimi dönüştürmesinin çıkışını bağlayın.
İşlem hattı yapısı aşağıdaki gibi olmalıdır:
Önemli
Puanlama veri kümesine Filtre Tabanlı Özellik Seçimi uygulamayı ve aynı sonuçları almayı bekleyemezsiniz. Özellik seçimi değerleri temel aldığı için farklı bir sütun kümesi seçebilir ve bu da puanlama işleminin başarısız olmasına neden olabilir.
İşlem hattını gönderin.
Bu sütun seçimi kaydetme ve uygulama işlemi, aynı veri şemasının eğitim ve puanlama için kullanılabilir olmasını sağlar.
Sonraki adımlar
Bkz. Azure Machine Learning için kullanılabilen bileşenler kümesi.