FeatureSelectionCatalog.SelectFeaturesBasedOnMutualInformation Metoda

Definice

Obor názvů:

Microsoft.ML

Sestavení:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Balíček:

Microsoft.ML v3.0.1

Přetížení

SelectFeaturesBasedOnMutualInformation(TransformsCatalog+FeatureSelectionTransforms, InputOutputColumnPair[], String, Int32, Int32)	MutualInformationFeatureSelectingEstimatorVytvořte , který vybere horní k sloty ve všech zadaných sloupcích seřazených podle jejich vzájemných informací se sloupcem popisku.
SelectFeaturesBasedOnMutualInformation(TransformsCatalog+FeatureSelectionTransforms, String, String, String, Int32, Int32)	MutualInformationFeatureSelectingEstimatorVytvořte , který vybere horní k sloty ve všech zadaných sloupcích seřazených podle jejich vzájemných informací se sloupcem popisku.

SelectFeaturesBasedOnMutualInformation(TransformsCatalog+FeatureSelectionTransforms, InputOutputColumnPair[], String, Int32, Int32)

MutualInformationFeatureSelectingEstimatorVytvořte , který vybere horní k sloty ve všech zadaných sloupcích seřazených podle jejich vzájemných informací se sloupcem popisku.

public static Microsoft.ML.Transforms.MutualInformationFeatureSelectingEstimator SelectFeaturesBasedOnMutualInformation (this Microsoft.ML.TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms catalog, Microsoft.ML.InputOutputColumnPair[] columns, string labelColumnName = "Label", int slotsInOutput = 1000, int numberOfBins = 256);

static member SelectFeaturesBasedOnMutualInformation : Microsoft.ML.TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms * Microsoft.ML.InputOutputColumnPair[] * string * int * int -> Microsoft.ML.Transforms.MutualInformationFeatureSelectingEstimator

<Extension()>
Public Function SelectFeaturesBasedOnMutualInformation (catalog As TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms, columns As InputOutputColumnPair(), Optional labelColumnName As String = "Label", Optional slotsInOutput As Integer = 1000, Optional numberOfBins As Integer = 256) As MutualInformationFeatureSelectingEstimator

Parametry

catalog

TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms

Katalog transformace.

columns

InputOutputColumnPair[]

Určuje názvy vstupních sloupců pro transformaci a jejich odpovídající názvy výstupních sloupců.

labelColumnName

String

Název sloupce popisku.

slotsInOutput

Int32

Maximální počet slotů, které se mají zachovat ve výstupu. Počet slotů, které se mají zachovat, se přebírá ve všech vstupních sloupcích.

numberOfBins

Int32

Maximální počet intervalů používaných k přibližné vzájemné informaci mezi každým vstupním sloupcem a sloupcem popisku Doporučuje se napájení 2.

Návraty

MutualInformationFeatureSelectingEstimator

Příklady

using System;
using System.Collections.Generic;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

namespace Samples.Dynamic
{
    public static class SelectFeaturesBasedOnMutualInformationMultiColumn
    {
        public static void Example()
        {
            // Create a new ML context, for ML.NET operations. It can be used for
            // exception tracking and logging, as well as the source of randomness.
            var mlContext = new MLContext();

            // Get a small dataset as an IEnumerable and convert it to an IDataView.
            var rawData = GetData();

            // Printing the columns of the input data. 
            Console.WriteLine($"NumericVectorA            NumericVectorB");
            foreach (var item in rawData)
                Console.WriteLine("{0,-25} {1,-25}", string.Join(",", item
                    .NumericVectorA), string.Join(",", item.NumericVectorB));

            // NumericVectorA              NumericVectorB
            // 4,0,6                       7,8,9
            // 0,5,7                       7,9,0
            // 4,0,6                       7,8,9
            // 0,5,7                       7,8,0

            var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(rawData);

            // We define a MutualInformationFeatureSelectingEstimator that selects
            // the top k slots in a feature vector based on highest mutual
            // information between that slot and a specified label. 

            // Multi column example : This pipeline transform two columns using the
            // provided parameters.
            var pipeline = mlContext.Transforms.FeatureSelection
                .SelectFeaturesBasedOnMutualInformation(new InputOutputColumnPair[]
                { new InputOutputColumnPair("NumericVectorA"), new
                InputOutputColumnPair("NumericVectorB") }, labelColumnName: "Label",
                slotsInOutput: 4);

            var transformedData = pipeline.Fit(data).Transform(data);

            var convertedData = mlContext.Data.CreateEnumerable<TransformedData>(
                transformedData, true);

            // Printing the columns of the transformed data. 
            Console.WriteLine($"NumericVectorA            NumericVectorB");
            foreach (var item in convertedData)
                Console.WriteLine("{0,-25} {1,-25}", string.Join(",", item
                    .NumericVectorA), string.Join(",", item.NumericVectorB));

            // NumericVectorA              NumericVectorB
            // 4,0,6                       9
            // 0,5,7                       0
            // 4,0,6                       9
            // 0,5,7                       0
        }

        private class TransformedData
        {
            public float[] NumericVectorA { get; set; }

            public float[] NumericVectorB { get; set; }
        }

        public class NumericData
        {
            public bool Label;

            [VectorType(3)]
            public float[] NumericVectorA { get; set; }

            [VectorType(3)]
            public float[] NumericVectorB { get; set; }
        }

        /// <summary>
        /// Returns a few rows of numeric data.
        /// </summary>
        public static IEnumerable<NumericData> GetData()
        {
            var data = new List<NumericData>
            {
                new NumericData
                {
                    Label = true,
                    NumericVectorA = new float[] { 4, 0, 6 },
                    NumericVectorB = new float[] { 7, 8, 9 },
                },
                new NumericData
                {
                    Label = false,
                    NumericVectorA = new float[] { 0, 5, 7 },
                    NumericVectorB = new float[] { 7, 9, 0 },
                },
                new NumericData
                {
                    Label = true,
                    NumericVectorA = new float[] { 4, 0, 6 },
                    NumericVectorB = new float[] { 7, 8, 9 },
                },
                new NumericData
                {
                    Label = false,
                    NumericVectorA = new float[] { 0, 5, 7 },
                    NumericVectorB = new float[] { 7, 8, 0 },
                }
            };
            return data;
        }
    }
}

SelectFeaturesBasedOnMutualInformation(TransformsCatalog+FeatureSelectionTransforms, String, String, String, Int32, Int32)

MutualInformationFeatureSelectingEstimatorVytvořte , který vybere horní k sloty ve všech zadaných sloupcích seřazených podle jejich vzájemných informací se sloupcem popisku.

public static Microsoft.ML.Transforms.MutualInformationFeatureSelectingEstimator SelectFeaturesBasedOnMutualInformation (this Microsoft.ML.TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms catalog, string outputColumnName, string inputColumnName = default, string labelColumnName = "Label", int slotsInOutput = 1000, int numberOfBins = 256);

static member SelectFeaturesBasedOnMutualInformation : Microsoft.ML.TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms * string * string * string * int * int -> Microsoft.ML.Transforms.MutualInformationFeatureSelectingEstimator

<Extension()>
Public Function SelectFeaturesBasedOnMutualInformation (catalog As TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms, outputColumnName As String, Optional inputColumnName As String = Nothing, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional slotsInOutput As Integer = 1000, Optional numberOfBins As Integer = 256) As MutualInformationFeatureSelectingEstimator

Parametry

catalog

TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms

Katalog transformace.

outputColumnName

String

Název sloupce, který je výsledkem transformace inputColumnName.

inputColumnName

String

Název sloupce, který se má transformovat. Pokud je nastavená hodnota null, použije se jako zdroj hodnota outputColumnName .

labelColumnName

String

Název sloupce popisku.

slotsInOutput

Int32

Maximální počet slotů, které se mají zachovat ve výstupu. Počet slotů, které se mají zachovat, se přebírá ve všech vstupních sloupcích.

numberOfBins

Int32

Maximální počet intervalů používaných k přibližné vzájemné informaci mezi každým vstupním sloupcem a sloupcem popisku Doporučuje se napájení 2.

Návraty

MutualInformationFeatureSelectingEstimator

Příklady

using System;
using System.Collections.Generic;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

namespace Samples.Dynamic
{
    public static class SelectFeaturesBasedOnMutualInformation
    {
        public static void Example()
        {
            // Create a new ML context, for ML.NET operations. It can be used for
            // exception tracking and logging, as well as the source of randomness.
            var mlContext = new MLContext();

            // Get a small dataset as an IEnumerable and convert it to an IDataView.
            var rawData = GetData();

            // Printing the columns of the input data. 
            Console.WriteLine($"Label             NumericVector");
            foreach (var item in rawData)
                Console.WriteLine("{0,-25} {1,-25}", item.Label, string.Join(",",
                    item.NumericVector));

            // Label                       NumericVector
            // True                        4,0,6
            // False                       0,5,7
            // True                        4,0,6
            // False                       0,5,7

            var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(rawData);

            // We define a MutualInformationFeatureSelectingEstimator that selects
            // the top k slots in a feature vector based on highest mutual
            // information between that slot and a specified label. 
            var pipeline = mlContext.Transforms.FeatureSelection
                .SelectFeaturesBasedOnMutualInformation(outputColumnName:
                "NumericVector", labelColumnName: "Label", slotsInOutput: 2);

            // The pipeline can then be trained, using .Fit(), and the resulting
            // transformer can be used to transform data. 
            var transformedData = pipeline.Fit(data).Transform(data);

            var convertedData = mlContext.Data.CreateEnumerable<TransformedData>(
                transformedData, true);

            // Printing the columns of the transformed data. 
            Console.WriteLine($"NumericVector");
            foreach (var item in convertedData)
                Console.WriteLine("{0,-25}", string.Join(",", item.NumericVector));

            // NumericVector
            // 4,0
            // 0,5
            // 4,0
            // 0,5
        }

        public class TransformedData
        {
            public float[] NumericVector { get; set; }
        }

        public class NumericData
        {
            public bool Label;

            [VectorType(3)]
            public float[] NumericVector { get; set; }
        }

        /// <summary>
        /// Returns a few rows of numeric data.
        /// </summary>
        public static IEnumerable<NumericData> GetData()
        {
            var data = new List<NumericData>
            {
                new NumericData
                {
                    Label = true,
                    NumericVector = new float[] { 4, 0, 6 },
                },
                new NumericData
                {
                    Label = false,
                    NumericVector = new float[] { 0, 5, 7 },
                },
                new NumericData
                {
                    Label = true,
                    NumericVector = new float[] { 4, 0, 6 },
                },
                new NumericData
                {
                    Label = false,
                    NumericVector = new float[] { 0, 5, 7 },
                }
            };
            return data;
        }
    }
}