Sdílet prostřednictvím


CountFeatureSelectingEstimator Třída

Definice

Vybere sloty, pro které je počet výchozích hodnot větší nebo roven prahové hodnotě.

public sealed class CountFeatureSelectingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer>
type CountFeatureSelectingEstimator = class
    interface IEstimator<ITransformer>
Public NotInheritable Class CountFeatureSelectingEstimator
Implements IEstimator(Of ITransformer)
Dědičnost
CountFeatureSelectingEstimator
Implementuje

Poznámky

Charakteristiky odhadu

Potřebuje tento estimátor podívat se na data, aby se natrénovala jeho parametry? Yes
Datový typ vstupního sloupce Vektorové nebo skalární datové Singletypy nebo Doubletextové datové typy
Datový typ výstupního sloupce Stejné jako vstupní sloupec
Exportovatelný do ONNX Yes

Tato transformace používá sadu agregátorů k počítání počtu hodnot pro každý slot (vektorový prvek), které nejsou výchozí a chybějící (pro definice výchozích a chybějících hodnot, odkazujte na poznámky v DataKindčásti ). Pokud je hodnota počtu menší než zadaný parametr počtu, tento slot se zahodí. Tato transformace je užitečná při použití společně s OneHotHashEncodingTransformer. Může odebrat funkce vygenerované transformací hash, které v příkladech neobsahují žádná data.

Pokud například nastavíme parametr počtu na hodnotu 3 a přizpůsobíme odhadci, použijeme transformátor na následující sloupec Funkce, uvidíme druhý slot obsahující: NaN (chybějící hodnota), 5, 5, 0 (výchozí hodnota), protože tento slot má pouze dvě výchozí a chybějící hodnoty, tj. dvě hodnoty 5. Třetí slot se uchovává, protože má hodnoty 6, 6, 6, 6, NaN; takže má 3 ne výchozí a chybějící.

Funkce
4,NaN,6
4,5,6
4,5,6
4 0,NaN

Takto by výše uvedená datová sada vypadala po transformaci.

Funkce
4,6
4,6
4,6
4,NaN

V části Viz také najdete odkazy na příklady použití.

Metody

Fit(IDataView)

Vlaky a vrátí ITransformerhodnotu .

GetOutputSchema(SchemaShape)

SchemaShape Vrátí schéma, které bude vytvořen transformátorem. Používá se k šíření a ověřování schématu v kanálu.

Metody rozšíření

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Připojte k řetězci odhadu kontrolní bod ukládání do mezipaměti. Tím zajistíte, aby se podřízené estimátory natrénovaly na data uložená v mezipaměti. Před průchodem více dat je užitečné mít kontrolní bod ukládání do mezipaměti.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Pokud získáte odhadátor, vraťte obtékání objektu, který jednou zavolá delegáta Fit(IDataView) . Často je důležité, aby estimátor vrátil informace o tom, co bylo vhodné, což je důvod, proč Fit(IDataView) metoda vrací konkrétně zadaný objekt, a ne jen obecné ITransformer. Ve stejnou dobu se však často vytvářejí do kanálů s mnoha objekty, takže možná budeme muset vytvořit řetězec odhadovačů prostřednictvím EstimatorChain<TLastTransformer> toho, kde je odhadovač, IEstimator<TTransformer> pro který chceme získat transformátor, uložen někde v tomto řetězu. Pro tento scénář můžeme prostřednictvím této metody připojit delegáta, který bude volána po volání fit.

Platí pro

Viz také