Anteckning
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att logga in eller ändra kataloger.
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att ändra kataloger.
Viktigt
Stödet för Machine Learning Studio (klassisk) upphör den 31 augusti 2024. Vi rekommenderar att du byter till Azure Machine Learning innan dess.
Från och med den 1 december 2021 kan du inte längre skapa nya Machine Learning Studio-resurser (klassisk). Du kan fortsätta att använda befintliga Machine Learning Studio-resurser (klassisk) till och med den 31 augusti 2024.
- Se information om hur du flyttar maskininlärningsprojekt från ML Studio (klassisk) till Azure Machine Learning.
- Läs mer om Azure Machine Learning.
Dokumentationen om ML Studio (klassisk) håller på att dras tillbaka och kanske inte uppdateras i framtiden.
I den här artikeln beskrivs ITransform, vilket är ett gränssnitt i Machine Learning Studio (klassisk) som lagrar en fördefinierad transformering eller tillämpar en fördefinierad transformering på data.
Anteckning
Gäller endast för: Machine Learning Studio (klassisk)
Liknande dra och släpp-moduler är tillgängliga i Azure Machine Learning designer.
Gränssnittet ITransform innehåller följande funktioner:
- Låter dig spara en transformering som är resultatet av en annan moduls drift
- Godkänner en fördefinierad transformering
- Accepterar en indatauppsättning
- Returnerar en som
DataTableinnehåller transformerade data
Du kan bara interagera med ITransform i Studio (klassisk) eller i något av de API:er som stöds.