microsoftml.concat: concatena varias columnas en un único vector

Artículo
05/23/2023

Uso

microsoftml.concat(cols: [dict, list], **kargs)

Descripción

Combina varias columnas en una sola columna con valores vectoriales.

Detalles

concat crea una sola columna con valores vectoriales a partir de varias columnas. Se puede realizar en los datos antes de entrenar un modelo. La concatenación puede acelerar significativamente el procesamiento de los datos cuando el número de columnas alcanza un tamaño de cientos a miles.

Argumentos

cols

Diccionario de caracteres o lista de nombres de variables que se transformarán. Si es dict, las claves representan los nombres de las nuevas variables que se crearán. Tenga en cuenta que todas las variables de entrada deben ser del mismo tipo. La transformación de concatenación permite generar varias columnas de salida. En este caso, debe usar una lista de vectores para definir una asignación uno a uno entre las variables de entrada y de salida. Por ejemplo, para concatenar las columnas InNameA e InNameB en la columna OutName1 y también las columnas InNameC e InNameD en la columna OutName2, use el diccionario: dict(OutName1 = [InNameA, InNameB], outName2 = [InNameC, InNameD])

kargs

Argumentos adicionales que se envían al motor de proceso.

Devoluciones

Objeto que define la transformación de concatenación.

Vea también

drop_columns, select_columns.

Ejemplo

'''
Example on logistic regression and concat.
'''
import numpy
import pandas
import sklearn
from microsoftml import rx_logistic_regression, concat, rx_predict
from microsoftml.datasets.datasets import get_dataset

iris = get_dataset("iris")

if sklearn.__version__ < "0.18":
    from sklearn.cross_validation import train_test_split
else:
    from sklearn.model_selection import train_test_split

# We use iris dataset.
irisdf = iris.as_df()

# The training features.
features = ["Sepal_Length", "Sepal_Width", "Petal_Length", "Petal_Width"]

# The label.
label = "Label"

# microsoftml needs a single dataframe with features and label.
cols = features + [label]

# We split into train/test. y_train, y_test are not used.
data_train, data_test, y_train, y_test = train_test_split(irisdf[cols], irisdf[label])

# We train a logistic regression.
# A concat transform is added to group features in a single vector column.
multi_logit_out = rx_logistic_regression(
                        formula="Label ~ Features",
                        method="multiClass",
                        data=data_train,
                        ml_transforms=[concat(cols={'Features': features})])
                        
# We show the coefficients.
print(multi_logit_out.coef_)

# We predict.
prediction = rx_predict(multi_logit_out, data=data_test)

print(prediction.head())

Salida:

Automatically adding a MinMax normalization transform, use 'norm=Warn' or 'norm=No' to turn this behavior off.
Beginning processing data.
Rows Read: 112, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Beginning processing data.
Rows Read: 112, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Beginning processing data.
Rows Read: 112, Read Time: 0.001, Transform Time: 0
Beginning processing data.
LBFGS multi-threading will attempt to load dataset into memory. In case of out-of-memory issues, turn off multi-threading by setting trainThreads to 1.
Beginning optimization
num vars: 15
improvement criterion: Mean Improvement
L1 regularization selected 9 of 15 weights.
Not training a calibrator because it is not needed.
Elapsed time: 00:00:00.2348578
Elapsed time: 00:00:00.0197433
OrderedDict([('0+(Bias)', 1.943994402885437), ('1+(Bias)', 0.6346845030784607), ('2+(Bias)', -2.57867693901062), ('0+Petal_Width', -2.7277402877807617), ('0+Petal_Length', -2.5394322872161865), ('0+Sepal_Width', 0.4810805320739746), ('1+Sepal_Width', -0.5790582299232483), ('2+Petal_Width', 2.547518491744995), ('2+Petal_Length', 1.6753791570663452)])
Beginning processing data.
Rows Read: 38, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Elapsed time: 00:00:00.0662932
Finished writing 38 rows.
Writing completed.
    Score.0   Score.1   Score.2
0  0.320061  0.504115  0.175825
1  0.761624  0.216213  0.022163
2  0.754765  0.215548  0.029687
3  0.182810  0.517855  0.299335
4  0.018770  0.290014  0.691216

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