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Slic3rの設定についてまとめてます。Slic3rの日本語版が見当たらなかったので、使い方をまとめました。 最近はC#のメモ帳代わりになってます。

機械学習の学習日記 | チュートリアル「簡単な実験の作成」 2.データの前処理する。

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Azure Machine Learning Studio での簡単な実験の作成

これやってる。

本家のチュートリアルをそのままなぞってるだけです。

これまで

以下の手順でExperementを作成してます。
1.データを取得する。


データの前処理する。

今回の前処理内容は、欠損したデータの削除です。
値が設定されていない行を削除します。
見つからない値を入力データから整理することが、ほとんどのモジュールの前提条件となっています。

1.「Project Columns」をキャンバスにセットし、「Automobile price data (Raw)」の出力ポートと接続する。

Data TransFormation > Manipulation > Project Columns をキャンバスにドラッグする。


「Automobile price data (Raw)」の出力ポートを「Project Columns」にドラッグして、接続する。

2.除外する列を設定する。

DataSetの「normalized-losses」列を削除します。(normalized-losses列に値が設定されていないことが多いので、列ごと削除してしまおうと言う意図)
「Project Columns」のプロパティの「Lanch column selector」をクリック


次のような設定する。

Begin Width [All columns]
[Exclude] [column names] [normalized-losses]
と設定したら✔ボタンを押すと、「Project Columns」のプロパティが変更されている。

3.「Missing Values Scrubber」をキャンバスにセットし、「Project column」と接続する。

値の入力されていない行を削除します。
Data TransFormation > Manipulation > Missing Values Scrubber をキャンバスにドラッグし、「Project column」と接続する。


「Missing Values Scrubber」のプロパティを設定して、値の見つからなかった行を削除する。

実行する。


実行が完了すると、各モジュールに✔が入る。


各モジュールの出力結果をVsualizeで確認と、「normalized-losses」の列が削除され、値の入力されていない行がない事が確認できます。

ヒント

  • モジュールをダブルクリックするとテキストボックスが表れて、コメントを記述できる。
  • プロパティビューの下にモジュールの説明があります。(more...)がモジュールの解説サイトにリンクされている。

「2.データの前処理する。」はここまで。

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