concat: trasformazione concat di Machine Learning

Combina diverse colonne in una singola colonna con valori vettoriali.

Utilizzo

  concat(vars, ...)

Arguments

vars

Elenco denominato di vettori di caratteri di nomi di variabili di input e nome della variabile di output. Si noti che tutte le variabili di input devono essere dello stesso tipo. È possibile produrre più colonne di output con la trasformazione di concatenazione. In questo caso, è necessario usare un elenco di vettori per definire un mapping uno-a-uno tra variabili di input e output. Ad esempio, per concatenare colonne InNameA e InNameB nella colonna OutName1 e anche colonne InNameC e InNameD nella colonna OutName2, usare l'elenco: (list(OutName1 = c(InNameA, InNameB), outName2 = c(InNameC, InNameD)))

...

Argomenti aggiuntivi inviati al motore di calcolo

Dettagli

concat crea una singola colonna con valori vettoriali da più
colonne. Questa operazione può essere eseguita sui dati prima di eseguire il training di un modello. La concatenazione
può accelerare significativamente l'elaborazione dei dati quando il numero di colonne è elevato, ad esempio centinaia di migliaia.

Valore

Oggetto maml che definisce la trasformazione di concatenazione.

Autore/i

Microsoft Corporation Microsoft Technical Support

Vedi anche

featurizeText, categorical, categoricalHash, rxFastTrees, rxFastForest, rxNeuralNet, rxOneClassSvm, rxLogisticRegression.

Esempi

 testObs <- rnorm(nrow(iris)) > 0
 testIris <- iris[testObs,]
 trainIris <- iris[!testObs,]

 multiLogitOut <- rxLogisticRegression(
         formula = Species~Features, type = "multiClass", data = trainIris,
         mlTransforms = list(concat(vars = list(
             Features = c("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width")
           ))))
 summary(multiLogitOut)