ColumnConcatenatingEstimator Classe

Definizione

Spazio dei nomi:

Microsoft.ML.Transforms

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Pacchetto:

Microsoft.ML v3.0.1

Concatena una o più colonne di input in una nuova colonna di output.

public sealed class ColumnConcatenatingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Data.ColumnConcatenatingTransformer>

type ColumnConcatenatingEstimator = class
    interface IEstimator<ColumnConcatenatingTransformer>

Public NotInheritable Class ColumnConcatenatingEstimator
Implements IEstimator(Of ColumnConcatenatingTransformer)

Ereditarietà

Object

ColumnConcatenatingEstimator

Implementazioni

IEstimator<ColumnConcatenatingTransformer>

Commenti

Caratteristiche dello strumento di stima

Questo stimatore deve esaminare i dati per eseguire il training dei relativi parametri?	No
Tipo di dati della colonna di input	Qualsiasi, ad eccezione del tipo di chiave . Tutte le colonne di input devono avere lo stesso tipo.
Tipo di dati della colonna di output	Vettore del tipo di dati delle colonne di input
Esportabile in ONNX	Sì

Il risultato ColumnConcatenatingTransformer crea una nuova colonna, denominata come specificato nei parametri del nome della colonna di output, in cui i valori di input vengono concatenati in un vettore. L'ordine della concatenazione segue l'ordine in cui vengono specificate le colonne di input.

Se il tipo di dati delle colonne di input è un vettore il tipo di dati della colonna di output rimane invariato. Tuttavia, le dimensioni del vettore saranno la somma delle dimensioni dei vettori di input.

Controllare la sezione Vedere anche i collegamenti agli esempi di utilizzo.

Metodi

Fit(IDataView)	Esegue il training e restituisce un ColumnConcatenatingTransformeroggetto .
GetOutputSchema(SchemaShape)	Restituisce l'oggetto SchemaShape dello schema che verrà prodotto dal trasformatore. Usato per la propagazione e la verifica dello schema in una pipeline.

Metodi di estensione

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

Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. Ciò garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training sui dati memorizzati nella cache. È utile avere un checkpoint di memorizzazione nella cache prima dei training che accettano più passaggi di dati.

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

Dato un stimatore, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. Spesso è importante che un stimatore restituisca informazioni su ciò che è stato adatto, che è il motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> sono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di stima tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo stimatore per cui si vuole ottenere il trasformatore è sepolto da qualche parte in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare questo metodo a un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit.

Vedi anche

• Concatenate(TransformsCatalog, String, String[])