BlockedTransformers type
Définit des valeurs pour BlockedTransformers.
KnownBlockedTransformers peut être utilisé indifféremment avec BlockedTransformers. Cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge.
Valeurs connues prises en charge par le service
TextTargetEncoder : encodage cible pour les données de texte.
OneHotEncoder : l’encodage à chaud Ohe crée une transformation de fonctionnalité binaire.
CatTargetEncoder : encodage cible pour les données catégorielles.
TfIdf : Tf-Idf signifie, term-frequency times inverse document-frequency. Il s’agit d’un schéma de pondération de terme courant pour identifier des informations à partir de documents.
WoETargetEncoder : L’encodage weight of Evidence est une technique utilisée pour encoder des variables catégorielles. Il utilise le journal naturel du P(1)/P(0) pour créer des poids.
LabelEncoder : l’encodeur d’étiquette convertit les étiquettes/variables catégorielles sous une forme numérique.
WordEmbedding : l’incorporation de mots permet de représenter des mots ou des expressions sous la forme d’un vecteur ou d’une série de nombres.
NaiveBayes : Naive Bayes est une classification qui est utilisée pour la classification des caractéristiques discrètes qui sont distribuées de manière catégorique.
CountVectorizer : Count Vectorizer convertit une collection de documents texte en matrice de nombres de jetons.
HashOneHotEncoder : Le hachage d’un encodeur à chaud peut transformer des variables catégorielles en un nombre limité de nouvelles fonctionnalités. Cela est souvent utilisé pour les caractéristiques catégorielles à cardinalité élevée.
type BlockedTransformers = string