迁移学习

绑定源数据

1. 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。
2. 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。
   对应参数说明，如表1所示。

   表1 参数说明

   参数	参数说明
   数据集	迁移前源数据对应的数据集。
   数据集实例	迁移前源数据的数据集实例。
   源数据引用变量名	修改源数据引用变量名，以免和目标数据引用变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间引用变量名的区分。
   源操作流变量名	修改源操作流变量名，以免和目标操作流变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间操作流变量名之间的区分。

3. 单击图标，运行“绑定迁移前的源数据”代码框内容。

绑定目标数据

1. 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定目标数据”。界面新增“绑定迁移前的目标数据”内容。

   对应参数说明，如表2所示。

   表2 参数说明

   参数	参数说明
   数据集	迁移前目标数据对应的数据集。
   数据集实例	迁移前目标数据的数据集实例。
   目标据引用变量名	修改目标数据引用变量名，以免和源数据引用变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间引用变量名的区分。
   目标操作流变量名	修改目标操作流变量名，以免和源操作流变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间操作流变量名之间的区分。

2. 单击图标，运行“绑定迁移前的目标数据”代码框内容。

评估迁移数据

在使用迁移算法对数据进行迁移前，可以使用评估迁移数据功能评估当前数据是否适合迁移。

1. 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移数据”。界面新增“评估迁移数据”内容。

   对应参数说明，如表3所示。

   表3 评估迁移数据参数说明

   参数	参数说明
   源操作流变量名	对应绑定迁移前源数据设置的源操作流变量名。
   目标操作流变量名	对应绑定迁移前目标数据设置的目标操作流变量名。

2. 根据实际源数据集和目标数据集标签列的值修改左侧代码区域中“# Select data from dataframe”下SX和TX的值。
3. 单击图标，运行“评估迁移数据”代码框内容。

评估迁移算法

如果评估迁移数据的结果为当前数据适合迁移，可以使用评估迁移算法评估当前数据适合采用哪种算法进行迁移。

1. 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移算法”。界面新增“评估迁移算法”内容。

   对应参数说明，如表4所示。

   表4 参数说明

   参数	参数说明
   源操作流变量名	对应绑定迁移前源数据设置的源操作流变量名。
   目标操作流变量名	对应绑定迁移前目标数据设置的目标操作流变量名。

2. 根据实际源数据集和目标数据集标签列的值修改左侧代码区域中“# Select data from dataframe”下SX、SY和TX的值。
3. 单击图标，运行“评估迁移算法”代码框内容。

迁移操作

当前系统支持的迁移算法有：CMF、CORAL、GFK、ITL、KMM、LSDT、MSDA、PCA、RANDPROJ、SA、TCA，每种算法不需要另外设置参数，只需用户根据实际源数据和目标数据的标签列修改代码框左侧“# Select data from dataframe”标注下的对应值。

本文以使用“CMF”方法为例。

1. 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。

   界面新增如图1所示内容。

   图1 使用CMF算法迁移数据
   

   参数含义如表5所示。

   表5 使用CMF算法迁移数据参数说明

   参数	参数说明
   源操作流变量名	对应绑定迁移前源数据设置的源操作流变量名。
   目标操作流变量名	对应绑定迁移前目标数据设置的目标操作流变量名。

2. 根据实际源数据集和目标数据集标签列的值修改图1红框区域对应值。其中，S表示源数据，T表示目标数据，X表示数据特征，Y表示数据标签。
3. 单击图标，运行“使用CMF算法迁移数据”代码框内容。

生成源数据实例

1. 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源数据实例”。界面新增“生成迁移后的源数据实例”内容。

   对应参数说明，如表6所示。

   表6 生成迁移后的源数据实例参数说明

   参数	参数说明
   数据集	迁移后源数据对应的数据集。
   数据集实例	源数据迁移后生成的数据集实例名，可自定义命名。

2. 单击图标，运行“生成迁移后的源数据实例”代码框内容。

生成目标数据实例

1. 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成目标数据实例”。界面新增“生成迁移后的目标数据实例”内容。

   对应参数说明，如表7所示。

   表7 生成迁移后的源数据实例参数说明

   参数	参数说明
   数据集	迁移后目标数据对应的数据集。
   数据集实例	目标数据迁移后生成的数据集实例名，可自定义命名。

2. 单击图标，运行“生成迁移后的目标数据实例”代码框内容。