Bir projede özellik grubu yaratılması

Özellik grubunun düzenlenmesi

Özellik grubunda kullanılacak veri varlığının sütunlarını seçtiğinizde, her bir özelliği görüntüleyebilir ve Machine Learning modellerine sahip olacağı rolü belirtmek için düzenleyebilirsiniz.

1. Bir özellik adını tıklatın ve Bu özelliği düzenleseçeneğini tıklatın. Aşağıdaki sekmeleri görüntüleyen bir pencere açılır:

   • Ayrıntılar -özelliğe ilişkin aşağıdaki bilgileri belirtin. Özelliğe atanabilmek için bir Rol seçin:

     • Input: Bu özellik, bir Machine Learning modeli eğitimi için giriş olarak kullanılabilir.
     • Target: Veri Machine Learning modelini eğitmek için kullanıldığında öngörü hedefi olarak kullanılacak özellik.
     • Identifier: giriş verilerini tanımlamak için kullanılan birincil anahtar (müşteri tanıtıcısı gibi).

     Bir Tanım, Recippe (özelliğe ilişkin değerleri yaratmak için kullanılan herhangi bir yöntem ya da formül) ve herhangi bir Etiketgirin.

   • Değer açıklamaları Değer açıklamaları, belirli değerlerin anlamını açıklığa kavuşturmanızı sağlar. Örneğin, -1, 0 ve 1değerlerini içeren bir "kredi değerlendirmesi" sütununu düşünün. Bu değerlerin anlamını belirtmek için değer tanımlamalarını kullanabilirsiniz. Örneğin, -1 , "değerlendirme reddedildi" anlamına gelebilir. Belirli değerler için tanım girebilirsiniz. Sayısal değerler için bir aralık da belirtebilirsiniz. To specify a range of numerical values, enter the following text [ n, m] where n is the start and d is the end of the range, surrounded by square brackets, and click Ekle. Örneğin, 18 ile 24 arasındaki tüm yaş değerlerini "millenials" olarak tanımlamak için, değer olarak [ 18,24] ve açıklama olarak millenials değerini girin. Tanımlanmış bir tanıtımınız varsa, tanıtım değerleri değer tanımlamaları listesinde görüntülenir. Buradan bir değer ya da birden çok değer seçebilirsiniz.

     

   • Adalet bilgileri You can define Monitor or Reference groups of values for monitoring bias. Ön yargılı sonuçlar riskinde daha fazla olan değerler, Monitor grubuna yerleştirilebilir. Bu değerler, daha sonra Başvuru grubundaki değerlerle karşılaştırılır. Bir sayısal değer aralığı belirtmek için, şu metni girin [ n, m] ; burada n başlangıç ve d , köşeli ayraçlarla çevrili aralığın sondur. Örneğin, 18 ile 35 arasındaki tüm yaş değerlerini izlemek için şunu girin: [ 18,35]. Sonra Monitor ya da Reference seçeneğini belirleyin ve Add(Ekle) düğmesini tıklatın. Ayrıca Olumlu sonuçlarseçeneğini de belirleyebilirsiniz. Adillikle ilgili daha fazla bilgi için bkz. AutoAI deneylerinde adalet .

2. Özelliği düzenlediğinizde, Kaydetdüğmesini tıklatın. You can now see your changes in the Özellik Ayrıntıları window. Özellik grubuna geri dönmek için bu pencereyi kapatın.

Özelliklerin bir gruptan kaldırılması

Bir özelliği gruptan kaldırmak için:

1. Projeden varlığı önizleyin ve Özellik grubu sekmesini seçin.

2. Görüntülenen Özellikler tablosunda, kaldırmak istediğiniz özelliği (ya da özellikleri) seçin.

3. Görünen araç çubuğunda Gruptan kaldırseçeneğini belirleyin.

   

Özellik ya da özellik grubu tüm özellikleri seçtiyseniz, kaldırılır.

Sharing a feature group with IBM Watson Knowledge Catalog

Özellik grubu aranıyor

Tüm kataloglar ve projelerdeki varlıklar ya da sütunlar için arama yapabilirsiniz. Arama sonuçlarınızı bir özellik grubuna sahip varlıkları bulmak üzere süzmek için, süzgeç seçeneklerini görmek için Veri seçeneğini belirleyin ve Özellik grubuseçeneğini belirleyin. Bir özellik grubunu içeren varlıklar, arama sonuçlarında listelenecektir.

Özellik gruplarını yaratmak ve kullanmak için Python API ' yı kullanma

You can also use the assetframe-lib Python kitaplığı in notebooks to create and edit feature groups. Bu kitaplık aynı zamanda makine öğrenimi modelleri oluştururken adillik bilgileri gibi özellik meta verilerini kullanmanıza da olanak sağlar.