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# Utilizzo della trasformazione Corrispondenza dei record per richiamare una trasformazione di classificazione dei dati esistente
<a name="transforms-record-matching"></a>

Questa trasformazione richiama una trasformazione di classificazione dei dati di machine learning Corrispondenza dei record esistente.

La trasformazione valuta i dati correnti rispetto al modello addestrato sulla base di etichette. Viene aggiunta una colonna "match\$1id" per assegnare ogni riga a un gruppo di elementi considerati equivalenti in base all'addestramento dell'algoritmo. Per ulteriori informazioni, vedere [Record matching with Lake Formation FindMatches](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/machine-learning.html).

**Nota**  
La versione di AWS Glue utilizzata dal visual job deve corrispondere alla versione AWS Glue utilizzata per creare la trasformazione Record Matching.

![\[La schermata mostra l'anteprima dei dati per la trasformazione.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/glue/latest/dg/images/recording-matching-transform-1.png)


**Aggiunta di un nodo di trasformazione Corrispondenza dei record al diagramma di processo**

1. Apri il pannello Risorse, quindi scegli **Corrispondenza dei record** per aggiungere una nuova trasformazione al diagramma del processo. Il nodo selezionato al momento dell'aggiunta del nodo ne sarà il nodo padre.

1. Nel pannello Proprietà del nodo, è possibile assegnare al nodo un nome nel diagramma del processo. Se non è già selezionato un nodo padre, scegli un nodo dall'elenco **Node parents** (Nodi padre) da utilizzare come origine di input per la trasformazione.

1. Nella scheda **Trasforma**, inserisci l'ID ottenuto dalla pagina delle **Trasformazioni di Machine learning**:  
![\[La schermata mostra l'ID della pagina delle trasformazioni di Machine learning.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/glue/latest/dg/images/recording-matching-transform-2.png)

1. (Facoltativo) Nella scheda **Trasforma**, puoi selezionare l'opzione per aggiungere i punteggi di affidabilità. Al costo di un calcolo aggiuntivo, il modello stimerà un punteggio di affidabilità per ogni corrispondenza sotto forma di colonna aggiuntiva.