KnownBlockedTransformers enum

パッケージ:

@azure/arm-machinelearning

サービスが受け入れる BlockedTransformers の既知の値。

フィールド

CatTargetEncoder	カテゴリ データのターゲット エンコード。
CountVectorizer	Count Vectorizer は、テキスト ドキュメントのコレクションをトークン数のマトリックスに変換します。
HashOneHotEncoder	One Hot Encoder をハッシュすると、カテゴリ変数を限られた数の新機能に変換できます。 これは、多くの場合、カーディナリティの高いカテゴリ特徴に使用されます。
LabelEncoder	ラベル エンコーダーは、ラベル/カテゴリ変数を数値形式で変換します。
NaiveBayes	Naive Bayes は分類され、カテゴリ別に分散される個別の特徴の分類に使用されます。
OneHotEncoder	Ohe ホット エンコードでは、バイナリ特徴変換が作成されます。
TextTargetEncoder	テキスト データのターゲット エンコード。
TfIdf	Tf-Idfは、用語頻度時間逆ドキュメント頻度を表します。 これは、ドキュメントから情報を識別するための一般的な用語重み付けスキームです。
WoETargetEncoder	Evidence エンコードの重みは、カテゴリ変数をエンコードするために使用される手法です。 P(1)/P(0) の自然対数を使用して重みを作成します。
WordEmbedding	単語の埋め込みは、単語または語句をベクトルまたは一連の数値として表すのに役立ちます。