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。

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。

以下の手順でExperementを作成してます。

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。

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。

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。

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。

「２．データの前処理する。」はここまで。