다른 데이터 세트 변환

실험에 학습 데이터 세트를 사용하면, Driverless AI가 이 데이터를 향상된, 변수 가공된 데이터 세트로 변환합니다(Driverless AI가 제공하는 변환에 대한 자세한 내용은 Driverless AI 변환 을 참조하십시오). 그런데 데이터 세트에 새 행이 추가되면 어떻게 될까요? 이런 경우, Driverless AI에 행을 추가한 후 새 데이터 세트를 변환하도록 지정할 수 있으며 Driverless AI가 원래 데이터 세트에 적용한 것과 동일한 변환이 새 행에 적용됩니다.

다른 데이터 세트를 변환하려면 다음 단계를 수행합니다. 이 기능은 실험에 대한 최적 개별 모델의 파이프라인(가공된 변수)을 제공합니다.

Note: Transform Another Dataset 은 Time Series 실험에서는 사용할 수 없습니다.

1. 원본 데이터 세트의 완료된 실험 페이지에서, Model Action 탭에 있는 Transform Dataset 옵션을 클릭합니다.

   

2. 변환할 새 학습 데이터 세트를 선택합니다. 이 데이터 세트는 원본 데이터 세트와 열의 수가 동일해야 합니다.

3. Select 드롭다운에서 이 데이터 세트와 함께 사용할 검증 데이터 세트를 지정하거나, 학습 데이터 분할을 지정합니다. 데이터 분할을 지정하는 경우, 분할값(기본값 25%)과 초기값(기본값 1234)도 지정합니다. Note: 변환된 데이터 세트가 행 순서대로 정렬되도록 하려면, 학습 데이터 분할 대신 검증 데이터 세트를 선택합니다. 학습 데이터를 분할하면 행 순서가 섞이기 때문입니다.

4. 선택적으로 테스트 데이터 세트를 지정합니다. 지정하면, 출력에 최종 스코어링을 위한 최종 테스트 데이터 세트도 포함됩니다.

5. Launch Transformation 를 클릭합니다.

   

성공적으로 완료되면 다음 데이터 세트를 다운로드할 수 있습니다.

• 학습 데이터 세트(교차 검증용이 아님)

• 매개변수 튜닝을 위한 검증 데이터 세트

• 최종 스코어링용 테스트 데이터 세트. 이 옵션은 테스트 데이터 세트를 사용했을 때 선택할 수 있습니다.