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  1. 前言
  2. 转换简介
  3. 转换端口
  4. 转换缓存
  5. 地址验证器转换
  6. 汇总器转换
  7. 关联转换
  8. 离散记录异常转换
  9. 大小写转换器转换
  10. 分类器转换
  11. 比较转换
  12. 合并转换
  13. 数据屏蔽转换
  14. 数据处理器转换
  15. 判定转换
  16. 重复记录异常转换
  17. 表达式转换
  18. 筛选器转换
  19. 层次结构到关系转换
  20. Java 转换
  21. Java 转换 API 引用
  22. Java 表达式
  23. 联接器转换
  24. 键生成器转换
  25. 标签创建器转换
  26. 查找转换
  27. 查找缓存
  28. 动态查找缓存
  29. 匹配转换
  30. 字段分析中的匹配转换
  31. 标识分析中的匹配转换
  32. 合并转换
  33. 规范器转换
  34. 解析器转换
  35. Python 转换
  36. 等级转换
  37. 读取转换
  38. 关系到层次结构转换
  39. REST Web 服务使用者转换
  40. 路由器转换
  41. 序列生成器转换
  42. 排序器转换
  43. SQL 转换
  44. 标准创建器转换
  45. 联合转换
  46. 更新策略转换
  47. Web 服务使用者转换
  48. 解析 Web 服务 SOAP 消息
  49. 生成 Web 服务 SOAP 消息
  50. 加权平均值转换
  51. 写入转换
  52. 转换分隔符

Developer 转换指南

Developer 转换指南

Python 转换使用案例

Python 转换使用案例

您在一家制药公司工作,正在研究有关洋地黄的成花数据,以便更好地治疗心脏疾病。您想要搞清楚洋地黄
Digitalis purpurea
或毛洋地黄
Digitalis lanata
是否可以为疾病的发展提供更好的预后。
为进行此项研究,必须按照花的不同品种对花萼和花瓣的长度和宽度数据进行归类。为归类数据,您在 Developer tool 以外构建了一个预先训练的模型。
在 Developer tool 中实施预先训练的模型。在 Developer tool 中,创建一个包含 Python 转换的映射。在 Python 转换中,将预先训练的模型列为资源文件。您编写一个 Python 脚本,用于访问预先训练的模型。将花萼和花瓣数据传递至 Python 转换,按照洋地黄种类进行归类。
下图显示了您可能创建的映射:
此图显示了 Developer tool 中的映射。映射包含一个读取转换、一个 Python 转换和一个写入转换。读取转换包含下列端口:sepal_length、sepal_width、petal_length、petal_width 和 true_class。这些端口链接至下游的 Python 转换。这些端口是 Python 转换中的输入端口。在 Python 转换中根据输入端口配置输出端口。Python 转换中的输出端口链接至下游的写入转换。
下图显示了您可能编写的用于访问 Python 转换中预先训练的模型的 Python 代码:
此图显示了 Python 转换中的 Python 选项卡。Python 选修卡中显示了预先训练的模型的资源文件和 Python 转换运行的 Python 代码。
Python 转换根据 Python 脚本处理输入端口的数据,并将归类后的数据写入输出端口。