MissingValueReplacingEstimator Classe

Definizione

Spazio dei nomi:

Microsoft.ML.Transforms

Assembly:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Pacchetto:

Microsoft.ML v2.0.0

IEstimator<TTransformer>per .MissingValueReplacingTransformer

public sealed class MissingValueReplacingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.MissingValueReplacingTransformer>

type MissingValueReplacingEstimator = class
    interface IEstimator<MissingValueReplacingTransformer>

Public NotInheritable Class MissingValueReplacingEstimator
Implements IEstimator(Of MissingValueReplacingTransformer)

Ereditarietà

Object

MissingValueReplacingEstimator

Implementazioni

IEstimator<MissingValueReplacingTransformer>

Commenti

Caratteristiche dello strumento di stima

Questo stimatore deve esaminare i dati per eseguire il training dei relativi parametri?	Sì
Tipo di dati della colonna di input	Vettore o scalare di Single o Double
Tipo di dati della colonna di output	Uguale al tipo di dati nella colonna di input
Esportabile in ONNX	Sì

Il risultato <xref:Microsoft.ML.Transforms.MissingValueReplacingTransformer"/> crea una nuova colonna, denominata come specificato nei parametri del nome della colonna di output e copia i dati dalla colonna di input a questa nuova colonna con eccezione i valori mancanti nei dati in base alla strategia scelta.

Controllare la sezione Vedere anche per i collegamenti degli esempi di utilizzo.

Metodi

Fit(IDataView)	Esegue il training e restituisce un MissingValueReplacingTransformeroggetto .
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

• ReplaceMissingValues(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], MissingValueReplacingEstimator+ReplacementMode, Boolean)
• ReplaceMissingValues(TransformsCatalog, String, String, MissingValueReplacingEstimator+ReplacementMode, Boolean)