DataOperationsCatalog Kelas
Definisi
Penting
Beberapa informasi terkait produk prarilis yang dapat diubah secara signifikan sebelum dirilis. Microsoft tidak memberikan jaminan, tersirat maupun tersurat, sehubungan dengan informasi yang diberikan di sini.
Kelas yang digunakan untuk membuat komponen yang beroperasi pada data, tetapi bukan bagian dari alur pelatihan model. Termasuk komponen untuk memuat, menyimpan, menyimpan cache, memfilter, mengacak, dan memisahkan data.
public sealed class DataOperationsCatalog
type DataOperationsCatalog = class
Public NotInheritable Class DataOperationsCatalog
- Warisan
-
DataOperationsCatalog
Metode
BootstrapSample(IDataView, Nullable<Int32>, Boolean) |
Ambil perkiraan sampel bootstrap dari |
Cache(IDataView, String[]) |
Membuat cache |
CreateEnumerable<TRow>(IDataView, Boolean, Boolean, SchemaDefinition) |
IDataView Mengonversi menjadi jenis yang kuatIEnumerable<T>. |
CrossValidationSplit(IDataView, Int32, String, Nullable<Int32>) |
Pisahkan himpunan data menjadi lipatan validasi silang kumpulan pelatihan dan set pengujian.
|
FilterRowsByColumn(IDataView, String, Double, Double) |
Filter himpunan data menurut nilai kolom numerik. |
FilterRowsByKeyColumnFraction(IDataView, String, Double, Double) |
Filter himpunan data menurut nilai KeyDataViewType kolom. |
FilterRowsByMissingValues(IDataView, String[]) |
Jatuhkan baris di mana kolom di |
LoadFromEnumerable<TRow>(IEnumerable<TRow>, DataViewSchema) |
Buat item baru IDataView yang dapat dijumlahkan dari jenis yang ditentukan pengguna menggunakan yang disediakan DataViewSchema, yang mungkin berisi informasi lebih lanjut tentang skema daripada yang dapat diambil jenisnya. |
LoadFromEnumerable<TRow>(IEnumerable<TRow>, SchemaDefinition) |
Buat yang baru IDataView melalui enumerasi item jenis yang ditentukan pengguna.
Pengguna mempertahankan kepemilikan dan Salah satu penggunaan umum untuk tampilan data streaming adalah: membuat tampilan data yang dengan malas memuat data sesuai kebutuhan, lalu menerapkan transformasi yang telah dilatih sebelumnya ke dalamnya dan kursor melaluinya untuk hasil transformasi. |
ShuffleRows(IDataView, Nullable<Int32>, Int32, Boolean) |
Acak baris |
SkipRows(IDataView, Int64) |
Lewati |
TakeRows(IDataView, Int64) |
Ambil |
TrainTestSplit(IDataView, Double, String, Nullable<Int32>) |
Pisahkan himpunan data menjadi kumpulan pelatihan dan set pengujian sesuai dengan pecahan yang diberikan.
|