CategoricalCatalog.OneHotEncoding Metode

Definisi

Ruang nama:

Microsoft.ML

Rakitan:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Paket:

Microsoft.ML v2.0.0

Overload

OneHotEncoding(TransformsCatalog+CategoricalTransforms, InputOutputColumnPair[], OneHotEncodingEstimator+OutputKind, Int32, ValueToKeyMappingEstimator+KeyOrdinality, IDataView)	Buat OneHotEncodingEstimator, yang mengonversi satu atau beberapa kolom teks input yang ditentukan menjadi kolom sebanyak vektor yang dikodekan columns satu panas.
OneHotEncoding(TransformsCatalog+CategoricalTransforms, String, String, OneHotEncodingEstimator+OutputKind, Int32, ValueToKeyMappingEstimator+KeyOrdinality, IDataView)	Buat OneHotEncodingEstimator, yang mengonversi kolom input yang ditentukan oleh inputColumnName menjadi kolom vektor berkode one-hot bernama outputColumnName.

OneHotEncoding(TransformsCatalog+CategoricalTransforms, InputOutputColumnPair[], OneHotEncodingEstimator+OutputKind, Int32, ValueToKeyMappingEstimator+KeyOrdinality, IDataView)

Buat OneHotEncodingEstimator, yang mengonversi satu atau beberapa kolom teks input yang ditentukan menjadi kolom sebanyak vektor yang dikodekan columns satu panas.

public static Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator OneHotEncoding (this Microsoft.ML.TransformsCatalog.CategoricalTransforms catalog, Microsoft.ML.InputOutputColumnPair[] columns, Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator.OutputKind outputKind = Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator+OutputKind.Indicator, int maximumNumberOfKeys = 1000000, Microsoft.ML.Transforms.ValueToKeyMappingEstimator.KeyOrdinality keyOrdinality = Microsoft.ML.Transforms.ValueToKeyMappingEstimator+KeyOrdinality.ByOccurrence, Microsoft.ML.IDataView keyData = default);

static member OneHotEncoding : Microsoft.ML.TransformsCatalog.CategoricalTransforms * Microsoft.ML.InputOutputColumnPair[] * Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator.OutputKind * int * Microsoft.ML.Transforms.ValueToKeyMappingEstimator.KeyOrdinality * Microsoft.ML.IDataView -> Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator

<Extension()>
Public Function OneHotEncoding (catalog As TransformsCatalog.CategoricalTransforms, columns As InputOutputColumnPair(), Optional outputKind As OneHotEncodingEstimator.OutputKind = Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator+OutputKind.Indicator, Optional maximumNumberOfKeys As Integer = 1000000, Optional keyOrdinality As ValueToKeyMappingEstimator.KeyOrdinality = Microsoft.ML.Transforms.ValueToKeyMappingEstimator+KeyOrdinality.ByOccurrence, Optional keyData As IDataView = Nothing) As OneHotEncodingEstimator

Parameter

catalog

TransformsCatalog.CategoricalTransforms

Katalog transformasi.

columns

InputOutputColumnPair[]

Pasangan kolom input dan output. Jenis data kolom output akan menjadi vektor Single jika outputKind adalah Bag, , Indicatordan Binary. Jika outputKind adalah Key, jenis data kolom output akan menjadi kunci dalam kasus kolom input skalar atau vektor kunci dalam kasus kolom input vektor.

outputKind

OneHotEncodingEstimator.OutputKind

Jenis output: Bag (vektor multi-set), Ind (vektor indikator), Kunci (indeks), atau vektor indikator yang dikodekan Biner.

maximumNumberOfKeys

Int32

Jumlah maksimum istilah yang akan disimpan per kolom saat pelatihan otomatis.

keyOrdinality

ValueToKeyMappingEstimator.KeyOrdinality

Bagaimana item harus diurutkan saat di-vektorisasi. Jika ByOccurrence dipilih, mereka akan berada dalam urutan yang ditemui. Jika ByValue, item diurutkan sesuai dengan perbandingan defaultnya, misalnya, pengurutan teks akan peka huruf besar/kecil (misalnya, 'A' lalu 'Z' lalu 'a').

keyData

IDataView

Menentukan urutan untuk pengodean. Jika ditentukan, ini harus berupa tampilan data kolom tunggal, dan kunci-nilai akan diambil dari kolom tersebut. Jika tidak ditentukan, pengurutan akan ditentukan dari data input setelah pas.

Mengembalikan

OneHotEncodingEstimator

Contoh

using System;
using Microsoft.ML;

namespace Samples.Dynamic.Transforms.Categorical
{
    public static class OneHotEncodingMultiColumn
    {
        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();

            // Create a small dataset as an IEnumerable.
            var samples = new[]
            {
                new DataPoint {Education = "0-5yrs", ZipCode = "98005"},
                new DataPoint {Education = "0-5yrs", ZipCode = "98052"},
                new DataPoint {Education = "6-11yrs", ZipCode = "98005"},
                new DataPoint {Education = "6-11yrs", ZipCode = "98052"},
                new DataPoint {Education = "11-15yrs", ZipCode = "98005"}
            };

            // Convert training data to IDataView.
            IDataView data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);

            // Multi column example: A pipeline for one hot encoding two columns
            // 'Education' and 'ZipCode'.
            var multiColumnKeyPipeline =
                mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding(
                    new[]
                    {
                        new InputOutputColumnPair("Education"),
                        new InputOutputColumnPair("ZipCode")
                    });

            // Fit and Transform data.
            IDataView transformedData =
                multiColumnKeyPipeline.Fit(data).Transform(data);

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

            Console.WriteLine(
                "One Hot Encoding of two columns 'Education' and 'ZipCode'.");

            // One Hot Encoding of two columns 'Education' and 'ZipCode'.

            foreach (TransformedData item in convertedData)
                Console.WriteLine("{0}\t\t\t{1}", string.Join(" ", item.Education),
                    string.Join(" ", item.ZipCode));

            // 1 0 0                   1 0
            // 1 0 0                   0 1
            // 0 1 0                   1 0
            // 0 1 0                   0 1
            // 0 0 1                   1 0
        }

        private class DataPoint
        {
            public string Education { get; set; }

            public string ZipCode { get; set; }
        }

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

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

Keterangan

Jika beberapa kolom diteruskan ke estimator, semua kolom akan diproses dalam satu kali melewati data. Oleh karena itu, lebih efisien untuk menentukan satu estimator dengan banyak kolom daripada menentukan banyak estimator masing-masing dengan satu kolom.

OneHotEncoding(TransformsCatalog+CategoricalTransforms, String, String, OneHotEncodingEstimator+OutputKind, Int32, ValueToKeyMappingEstimator+KeyOrdinality, IDataView)

Buat OneHotEncodingEstimator, yang mengonversi kolom input yang ditentukan oleh inputColumnName menjadi kolom vektor berkode one-hot bernama outputColumnName.

public static Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator OneHotEncoding (this Microsoft.ML.TransformsCatalog.CategoricalTransforms catalog, string outputColumnName, string inputColumnName = default, Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator.OutputKind outputKind = Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator+OutputKind.Indicator, int maximumNumberOfKeys = 1000000, Microsoft.ML.Transforms.ValueToKeyMappingEstimator.KeyOrdinality keyOrdinality = Microsoft.ML.Transforms.ValueToKeyMappingEstimator+KeyOrdinality.ByOccurrence, Microsoft.ML.IDataView keyData = default);

static member OneHotEncoding : Microsoft.ML.TransformsCatalog.CategoricalTransforms * string * string * Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator.OutputKind * int * Microsoft.ML.Transforms.ValueToKeyMappingEstimator.KeyOrdinality * Microsoft.ML.IDataView -> Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator

<Extension()>
Public Function OneHotEncoding (catalog As TransformsCatalog.CategoricalTransforms, outputColumnName As String, Optional inputColumnName As String = Nothing, Optional outputKind As OneHotEncodingEstimator.OutputKind = Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator+OutputKind.Indicator, Optional maximumNumberOfKeys As Integer = 1000000, Optional keyOrdinality As ValueToKeyMappingEstimator.KeyOrdinality = Microsoft.ML.Transforms.ValueToKeyMappingEstimator+KeyOrdinality.ByOccurrence, Optional keyData As IDataView = Nothing) As OneHotEncodingEstimator

Parameter

catalog

TransformsCatalog.CategoricalTransforms

Katalog transformasi.

outputColumnName

String

Nama kolom yang dihasilkan dari transformasi inputColumnName. Jenis data kolom ini akan menjadi vektor Single jika outputKind adalah Bag, , Indicatordan Binary. Jika outputKind adalah Key, jenis data kolom ini akan menjadi kunci dalam kasus kolom input skalar atau vektor kunci dalam kasus kolom input vektor.

inputColumnName

String

Nama kolom untuk dikonversi menjadi vektor satu panas. Jika diatur ke null, nilai outputColumnName akan digunakan sebagai sumber. Jenis data kolom ini bisa bernilai skalar atau vektor numerik, teks, boolean, DateTime atau DateTimeOffset,

outputKind

OneHotEncodingEstimator.OutputKind

Jenis output: Bag (vektor multi-set), Indikator (vektor indikator), Kunci (indeks), atau vektor indikator biner yang dikodekan.

maximumNumberOfKeys

Int32

Jumlah maksimum istilah yang akan disimpan per kolom saat pelatihan otomatis.

keyOrdinality

ValueToKeyMappingEstimator.KeyOrdinality

Bagaimana item harus diurutkan saat di-vektorisasi. Jika ByOccurrence dipilih, mereka akan berada dalam urutan yang ditemui. Jika ByValue, item diurutkan sesuai dengan perbandingan defaultnya, misalnya, pengurutan teks akan peka huruf besar/kecil (misalnya, 'A' lalu 'Z' lalu 'a').

keyData

IDataView

Menentukan urutan untuk pengodean. Jika ditentukan, ini harus berupa tampilan data kolom tunggal, dan kunci-nilai akan diambil dari kolom tersebut. Jika tidak ditentukan, pengurutan akan ditentukan dari data input setelah pas.

Mengembalikan

OneHotEncodingEstimator

Contoh

using System;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
using Microsoft.ML.Transforms;

namespace Samples.Dynamic.Transforms.Categorical
{
    public static class OneHotEncoding
    {
        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();

            // Create a small dataset as an IEnumerable.
            var samples = new[]
            {
                new DataPoint {Education = "0-5yrs"},
                new DataPoint {Education = "0-5yrs"},
                new DataPoint {Education = "6-11yrs"},
                new DataPoint {Education = "6-11yrs"},
                new DataPoint {Education = "11-15yrs"}
            };

            // Convert training data to IDataView.
            IDataView data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);

            // A pipeline for one hot encoding the Education column.
            var pipeline = mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding(
                "EducationOneHotEncoded", "Education");

            // Fit and transform the data.
            IDataView oneHotEncodedData = pipeline.Fit(data).Transform(data);

            PrintDataColumn(oneHotEncodedData, "EducationOneHotEncoded");

            // We have 3 slots because there are three categories in the
            // 'Education' column.

            // 1 0 0
            // 1 0 0
            // 0 1 0
            // 0 1 0
            // 0 0 1

            // A pipeline for one hot encoding the Education column (using keying).
            var keyPipeline = mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding(
                "EducationOneHotEncoded", "Education",
                OneHotEncodingEstimator.OutputKind.Key);

            // Fit and Transform data.
            oneHotEncodedData = keyPipeline.Fit(data).Transform(data);

            var keyEncodedColumn =
                oneHotEncodedData.GetColumn<uint>("EducationOneHotEncoded");

            Console.WriteLine(
                "One Hot Encoding of single column 'Education', with key type " +
                "output.");

            // One Hot Encoding of single column 'Education', with key type output.

            foreach (uint element in keyEncodedColumn)
                Console.WriteLine(element);

            // 1
            // 1
            // 2
            // 2
            // 3
        }

        private static void PrintDataColumn(IDataView transformedData,
            string columnName)
        {
            var countSelectColumn = transformedData.GetColumn<float[]>(
                transformedData.Schema[columnName]);

            foreach (var row in countSelectColumn)
            {
                for (var i = 0; i < row.Length; i++)
                    Console.Write($"{row[i]}\t");

                Console.WriteLine();
            }
        }

        private class DataPoint
        {
            public string Education { get; set; }
        }
    }
}