Бөлісу құралы:

microsoftml.rx_featurize: преобразование данных для источников данных

Использование

microsoftml.rx_featurize(data: typing.Union[revoscalepy.datasource.RxDataSource.RxDataSource,
    pandas.core.frame.DataFrame],
    output_data: typing.Union[revoscalepy.datasource.RxDataSource.RxDataSource,
    str] = None, overwrite: bool = False,
    data_threads: int = None, random_seed: int = None,
    max_slots: int = 5000, ml_transforms: list = None,
    ml_transform_vars: list = None, row_selection: str = None,
    transforms: dict = None, transform_objects: dict = None,
    transform_function: str = None,
    transform_variables: list = None,
    transform_packages: list = None,
    transform_environment: dict = None, blocks_per_read: int = None,
    report_progress: int = None, verbose: int = 1,
    compute_context: revoscalepy.computecontext.RxComputeContext.RxComputeContext = None)

Описание

Преобразует данные из набора входных данных в набор выходных данных.

Аргументы

.

Объект источника данных revoscalepy, кадр данных или путь к файлу .xdf.

output_data

Выходной текст или имя XDF-файла или источника данных RxDataSource с возможностями записи, в котором необходимо сохранить преобразованные данные. Если указано значение None, то возвращается кадр данных. Значение по умолчанию — None.

перезапись

Если указано значение True, существующий output_data перезаписывается; если указано значение False, существующий output_data не перезаписывается. Значение по умолчанию — False.

data_threads

Целое число, указывающее требуемую степень параллелизма в конвейере данных. Если указано значение None, количество используемых потоков определяется внутренне. Значение по умолчанию — None.

random_seed

Задает случайное начальное значение. Значение по умолчанию — None.

max_slots

Максимальное число слотов, возвращаемых для столбцов со значениями вектора (для возврата всех значений укажите значение <=0).

ml_transforms

Указывает список преобразований Машинного обучения Майкрософт, которые необходимо выполнить с данными до обучения, или значение None, если преобразования не нужно выполнять. Сведения о поддерживаемых трансформациях см. в разделах featurize_text, categorical и categorical_hash. Эти преобразования выполняются после любых заданных преобразований Python. Значение по умолчанию — None.

ml_transform_vars

Указывает символьный вектор имен переменных, используемых в ml_transforms, или значение None, если их не нужно использовать. Значение по умолчанию — None.

row_selection

НЕ ПОДДЕРЖИВАЕТСЯ. Указывает записи (наблюдения) из набора данных, которые будут использоваться моделью с именем логической переменной из набора данных (в кавычках) или логическим выражением с указанием переменных в наборе данных. Пример:

  • row_selection = "old" будет использовать только те наблюдения, в которых значение переменной old равно True.

  • row_selection = (age > 20) & (age < 65) & (log(income) > 10) использует только те наблюдения, в которых значение переменной age находится в диапазоне от 20 до 65, а значение log переменной income больше 10.

Выбор записей осуществляется после обработки всех преобразований данных (см. аргументы transforms или transform_function). Как и со всеми выражениями, row_selection можно определить за пределами вызова функции с помощью функции expression.

преобразования

НЕ ПОДДЕРЖИВАЕТСЯ. Выражение формы, представляющее первый круг преобразования переменных. Как и со всеми выражениями, transforms (или row_selection) можно определить за пределами вызова функции с помощью функции expression. Значение по умолчанию — None.

transform_objects

НЕ ПОДДЕРЖИВАЕТСЯ. Именованный список с объектами, на которые можно ссылаться с помощью transforms, transform_function и row_selection. Значение по умолчанию — None.

transform_function

Функция преобразования переменной. Значение по умолчанию — None.

transform_variables

Символьный вектор для переменных входного набора данных, требуемый для функции преобразования. Значение по умолчанию — None.

transform_packages

НЕ ПОДДЕРЖИВАЕТСЯ. Символьный вектор, определяющий дополнительные пакеты Python (за исключением пакетов, указанных в RxOptions.get_option("transform_packages")), которые будут доступны и предварительно загружены для использования в функциях преобразования переменных. Например, явно определенные в функциях revoscalepy через свои аргументы transforms и transform_function или неявно определенные через свои аргументы formula или row_selection. Аргумент transform_packages также может иметь значение None, указывающее на то, что пакеты, указанные за пределами RxOptions.get_option("transform_packages"), не будут предварительно загружаться.

transform_environment

НЕ ПОДДЕРЖИВАЕТСЯ. Определяемая пользователем среда, выступающая в роли родительской среды для всех разработанных внутренних сред и используемая для преобразования данных переменных. При transform_environment = Noneзначении используется новая "хэш-среда" с родительским revoscalepy.baseenv. Значение по умолчанию — None.

blocks_per_read

Указывает количество считываемых блоков для каждого фрагмента данных, считываемого из источника данных.

report_progress

Целочисленное значение, указывающее уровень информирования по ходу обработки строки:

  • 0 — информирование не осуществляется.

  • 1 — выводится и обновляется число обработанных записей.

  • 2 — выводятся данные об обработанных записях и времени обработки.

  • 3 — выводятся данные об обработанных записях и все данные о времени обработки.

Значение по умолчанию — 1.

verbose

Целочисленное значение, указывающее требуемый объем выходных данных. Если задано значение 0, при вычислениях подробные выходные данные не выводятся. Целочисленные значения из диапазона от 1 до 4 позволяют увеличить объем информации. Значение по умолчанию — 1.

compute_context

Задает контекст, в котором выполняются вычисления, указанные с помощью допустимого значения revoscalepy.RxComputeContext. Сейчас поддерживаются локальные контексты и контексты вычислений revoscalepy.RxInSqlServer.

Возвращаемое значение

Кадр данных или объект revoscalepy.RxDataSource, представляющий созданные выходные данные.

См. также

rx_predict, revoscalepy.rx_data_step, revoscalepy.rx_import.

Пример

'''
Example with rx_featurize.
'''
import numpy
import pandas
from microsoftml import rx_featurize, categorical

# rx_featurize basically allows you to access data from the MicrosoftML transforms
# In this example we'll look at getting the output of the categorical transform
# Create the data
categorical_data = pandas.DataFrame(data=dict(places_visited=[
                "London", "Brunei", "London", "Paris", "Seria"]),
                dtype="category")
                
print(categorical_data)

# Invoke the categorical transform
categorized = rx_featurize(data=categorical_data,
                           ml_transforms=[categorical(cols=dict(xdatacat="places_visited"))])

# Now let's look at the data
print(categorized)

Выходные данные:

  places_visited
0         London
1         Brunei
2         London
3          Paris
4          Seria
Beginning processing data.
Rows Read: 5, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Beginning processing data.
Rows Read: 5, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Elapsed time: 00:00:00.0521300
Finished writing 5 rows.
Writing completed.
  places_visited  xdatacat.London  xdatacat.Brunei  xdatacat.Paris  \
0         London              1.0              0.0             0.0   
1         Brunei              0.0              1.0             0.0   
2         London              1.0              0.0             0.0   
3          Paris              0.0              0.0             1.0   
4          Seria              0.0              0.0             0.0   

   xdatacat.Seria  
0             0.0  
1             0.0  
2             0.0  
3             0.0  
4             1.0
  • Last updated on