WordHashBagEstimator Classe

Référence

Définition

Espace de noms:: Microsoft.ML.Transforms.Text

Assembly:: Microsoft.ML.Transforms.dll

Paquet:: Microsoft.ML v3.0.1

Paquet:: Microsoft.ML v1.0.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.1.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.2.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.3.1

Paquet:: Microsoft.ML v1.4.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.5.5

Paquet:: Microsoft.ML v1.6.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.7.0

Paquet:: Microsoft.ML v2.0.0

Important

Certaines informations portent sur la préversion du produit qui est susceptible d’être en grande partie modifiée avant sa publication. Microsoft exclut toute garantie, expresse ou implicite, concernant les informations fournies ici.

IEstimator<TTransformer> pour le ITransformer.

public sealed class WordHashBagEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer>

type WordHashBagEstimator = class
    interface IEstimator<ITransformer>

Public NotInheritable Class WordHashBagEstimator
Implements IEstimator(Of ITransformer)

Héritage: Object
WordHashBagEstimator

Implémente: IEstimator<ITransformer>

Remarques

Caractéristiques de l’estimateur


Ce estimateur doit-il examiner les données pour entraîner ses paramètres ?	Oui
Type de données de colonne d’entrée	Vecteur de texte
Type de données de colonne de sortie	Vecteur de taille connue de Single
Exportable vers ONNX	Non

Le résultat ITransformer crée une nouvelle colonne, nommée comme spécifié dans les paramètres de nom de colonne de sortie, et produit un vecteur de nombres de n-grammes (séquences de mots consécutifs) à partir d’une donnée. Il le fait en hachage chaque n-gram et en utilisant la valeur de hachage comme index dans le sac.

WordHashBagEstimator est différent du NgramHashingEstimator fait que l’ancien accepte le texte en interne alors que celui-ci prend le texte jetonisé comme entrée.

Consultez la section Voir également pour obtenir des liens vers des exemples d’utilisation.

Méthodes

Fit(IDataView)	Entraîne et retourne un ITransformer.
GetOutputSchema(SchemaShape)	Propagation du schéma pour les estimateurs. Retourne la forme de schéma de sortie de l’estimateur, si la forme de schéma d’entrée est similaire à celle fournie.

Méthodes d’extension

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

Ajoutez un « point de contrôle de mise en cache » à la chaîne d’estimateur. Cela garantit que les estimateurs en aval seront entraînés par rapport aux données mises en cache. Il est utile d’avoir un point de contrôle de mise en cache avant les formateurs qui prennent plusieurs passes de données.

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

Étant donné un estimateur, retournez un objet de création de package de package qui appellera un délégué une fois Fit(IDataView) appelé. Il est souvent important pour un estimateur de retourner des informations sur ce qui a été adapté, c’est pourquoi la Fit(IDataView) méthode retourne un objet spécifiquement typé, plutôt que simplement un général ITransformer. Toutefois, en même temps, IEstimator<TTransformer> sont souvent formés en pipelines avec de nombreux objets. Nous pouvons donc avoir besoin de créer une chaîne d’estimateurs via EstimatorChain<TLastTransformer> laquelle l’estimateur pour lequel nous voulons obtenir le transformateur est enterré quelque part dans cette chaîne. Pour ce scénario, nous pouvons par le biais de cette méthode attacher un délégué qui sera appelé une fois l’ajustement appelé.

S’applique à

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