Platform For AI:Binningコンポーネントを使用して連続フィーチャの離散化を実装する

手順

1. Machine Learning Designerページに移動します。

   1. PAIコンソールにログインします。

   2. 左側のナビゲーションウィンドウで、[ワークスペース] をクリックします。 [ワークスペース] ページで、管理するワークスペースの名前をクリックします。

   3. ワークスペースページの左側のナビゲーションウィンドウで、モデル开発とトレーニング > ビジュアルモデリング (デザイナー)機械学習デザイナーページに移動します。

2. 空のパイプラインを作成し、パイプラインを開きます。 詳細については、「データの準備」をご参照ください。

   次のセクションでは、パラメーターについて説明します。

   • パイプライン名: 値を [ビニングコンポーネントを使用して連続フィーチャの離散化を実装する] に設定します。

   • 説明: PAIが提供するビニングコンポーネントを使用して連続フィーチャを離散化すると入力します。

   • Visibility: 値をVisible to Meに設定します。

3. パイプラインを設定します。

   1. 左側のコンポーネントリストで、テーブルを読むのコンポーネントデータソース /ターゲットフォルダーをキャンバスに移動します。

   2. 左側のコンポーネントリストで、ビニングとデータ変換モジュールのコンポーネント金融フォルダーをキャンバスに移動します。

   3. 次の図に示すように、上記のコンポーネントを接続します。

4. コンポーネントパラメーターを設定します。

   1. キャンバスで [テーブルの読み取り] コンポーネントをクリックします。 右側のパネルで、次の表に示すパラメーターを設定します。

      タブ	パラメーター	説明
      テーブルの選択	テーブル名	pai_online_project.iris_dataを入力します。
      	パーティション	pai_online_project.iris_dataテーブルはパーティションテーブルではありません。 そのため、[パーティション] チェックボックスは暗くなります。
      フィールド情報	ソーステーブル列	このパラメーターを手動で指定する必要はありません。 [テーブル名] パラメーターを指定すると、[テーブル名] パラメーターで指定されたテーブルの列の情報が [ソーステーブル列] フィールドに同期されます。

   2. キャンバスでビニングコンポーネントをクリックします。 右側のパネルで、次の表に示すパラメーターを設定し、他のパラメーターにはデフォルト値を使用します。

      タブ	パラメーター	説明
      フィールド設定	フィーチャー列	f1、f2、f3、f4列を選択します。
      パラメーター設定	ビン	このパラメーターを10に設定します。 この値は、連続特徴が10個の離散区間に変換されることを示す。
      	ビニングモード	有効な値: [Equal Frequency] 、[Equal Width] 、および [Automatic Binning] 。 このパラメーターを自動ビニングに設定した場合、バイナリ分類シナリオでラベル列を指定する必要があります。 この例では、等しい周波数が使用される。

   3. キャンバスで [データ変換モジュール] コンポーネントをクリックします。 右側のパネルで、次の表に示すパラメーターを設定し、他のパラメーターにはデフォルト値を使用します。

      タブ	パラメーター	説明
      フィールド設定	データ変換なしの列	type列を選択します。 この列の出力のデータは、入力のデータと同じです。
      	データ変換モード	[インデックス] を選択します。

5. クリックキャンバスの上部でパイプラインを実行します。

6. パイプラインの結果を表示します。

   1. パイプラインの実行後、キャンバス上で [データ変換モジュール] コンポーネントを右クリックし、[データの表示] > [出力ポート] を選択します。 次に、離散化の結果を表示します。

   2. を右クリックし、ビニングキャンバス上のコンポーネントを選択し、ビニング.

   3. 表示する機能の名前をクリックします。 フィーチャーのビニングの詳細は、次の図に表示されます。 この例では、f1機能が使用されます。

   4. [グラフ] タブをクリックして、ビニング結果を表示します。