NormalizationCatalog.NormalizeLpNorm メソッド

定義

名前空間:

Microsoft.ML

アセンブリ:

Microsoft.ML.Transforms.dll

パッケージ:

Microsoft.ML v2.0.0

入力列内の LpNormNormalizingEstimatorベクトルを単位ノルムに正規化 (スケール) する 、作成します。 使用されるノルムの型は、norm にtrue設定ensureZeroMeanすると、前処理ステップが適用され、指定した列の平均が 0 ベクトルになります。

public static Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimator NormalizeLpNorm (this Microsoft.ML.TransformsCatalog catalog, string outputColumnName, string inputColumnName = default, Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction norm = Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBase+NormFunction.L2, bool ensureZeroMean = false);

static member NormalizeLpNorm : Microsoft.ML.TransformsCatalog * string * string * Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction * bool -> Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimator

<Extension()>
Public Function NormalizeLpNorm (catalog As TransformsCatalog, outputColumnName As String, Optional inputColumnName As String = Nothing, Optional norm As LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction = Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBase+NormFunction.L2, Optional ensureZeroMean As Boolean = false) As LpNormNormalizingEstimator

パラメーター

catalog

TransformsCatalog

変換のカタログ。

outputColumnName

String

の変換の結果として得られる列の inputColumnName名前。 この列のデータ型は、入力列のデータ型と同じになります。

inputColumnName

String

正規化する列の名前。 に null設定すると、その値が outputColumnName ソースとして使用されます。 この推定器は、既知のサイズの Singleベクトルで動作します。

norm

LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction

各サンプルを正規化するために使用するノルムの種類。 結果として得られるベクトルの指定されたノルムは、1 に正規化されます。

ensureZeroMean

Boolean

場合 trueは、正規化する前に各値から平均を減算し、それ以外の場合は生の入力を使用します。

戻り値

LpNormNormalizingEstimator

例

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
using Microsoft.ML.Transforms;

namespace Samples.Dynamic
{
    class NormalizeLpNorm
    {
        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();
            var samples = new List<DataPoint>()
            {
                new DataPoint(){ Features = new float[4] { 1, 1, 0, 0} },
                new DataPoint(){ Features = new float[4] { 2, 2, 0, 0} },
                new DataPoint(){ Features = new float[4] { 1, 0, 1, 0} },
                new DataPoint(){ Features = new float[4] { 0, 1, 0, 1} }
            };
            // Convert training data to IDataView, the general data type used in
            // ML.NET.
            var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);
            var approximation = mlContext.Transforms.NormalizeLpNorm("Features",
                norm: LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction.L1,
                ensureZeroMean: true);

            // Now we can transform the data and look at the output to confirm the
            // behavior of the estimator. This operation doesn't actually evaluate
            // data until we read the data below.
            var tansformer = approximation.Fit(data);
            var transformedData = tansformer.Transform(data);

            var column = transformedData.GetColumn<float[]>("Features").ToArray();
            foreach (var row in column)
                Console.WriteLine(string.Join(", ", row.Select(x => x.ToString(
                    "f4"))));
            // Expected output:
            //  0.2500,  0.2500, -0.2500, -0.2500
            //  0.2500,  0.2500, -0.2500, -0.2500
            //  0.2500, -0.2500,  0.2500, -0.2500
            // -0.2500,  0.2500, -0.2500,  0.2500
        }

        private class DataPoint
        {
            [VectorType(4)]
            public float[] Features { get; set; }
        }
    }
}