CategoricalCatalog.OneHotHashEncoding 메서드

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML

어셈블리:

Microsoft.ML.Transforms.dll

패키지:

Microsoft.ML v2.0.0

오버로드

OneHotHashEncoding(TransformsCatalog+CategoricalTransforms, InputOutputColumnPair[], OneHotEncodingEstimator+OutputKind, Int32, UInt32, Boolean, Int32)	Create a OneHotHashEncodingEstimator, which converts one or more input text columns specified by columns into as many columns of hash-based one-hot encoded vectors.
OneHotHashEncoding(TransformsCatalog+CategoricalTransforms, String, String, OneHotEncodingEstimator+OutputKind, Int32, UInt32, Boolean, Int32)	OneHotHashEncodingEstimator- 지정된 inputColumnName 텍스트 열을 해시 기반 원 핫 인코딩된 벡터 열로 outputColumnName변환합니다.

OneHotHashEncoding(TransformsCatalog+CategoricalTransforms, InputOutputColumnPair[], OneHotEncodingEstimator+OutputKind, Int32, UInt32, Boolean, Int32)

Create a OneHotHashEncodingEstimator, which converts one or more input text columns specified by columns into as many columns of hash-based one-hot encoded vectors.

public static Microsoft.ML.Transforms.OneHotHashEncodingEstimator OneHotHashEncoding (this Microsoft.ML.TransformsCatalog.CategoricalTransforms catalog, Microsoft.ML.InputOutputColumnPair[] columns, Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator.OutputKind outputKind = Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator+OutputKind.Indicator, int numberOfBits = 16, uint seed = 314489979, bool useOrderedHashing = true, int maximumNumberOfInverts = 0);

static member OneHotHashEncoding : Microsoft.ML.TransformsCatalog.CategoricalTransforms * Microsoft.ML.InputOutputColumnPair[] * Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator.OutputKind * int * uint32 * bool * int -> Microsoft.ML.Transforms.OneHotHashEncodingEstimator

<Extension()>
Public Function OneHotHashEncoding (catalog As TransformsCatalog.CategoricalTransforms, columns As InputOutputColumnPair(), Optional outputKind As OneHotEncodingEstimator.OutputKind = Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator+OutputKind.Indicator, Optional numberOfBits As Integer = 16, Optional seed As UInteger = 314489979, Optional useOrderedHashing As Boolean = true, Optional maximumNumberOfInverts As Integer = 0) As OneHotHashEncodingEstimator

매개 변수

catalog

TransformsCatalog.CategoricalTransforms

변환 카탈로그

columns

InputOutputColumnPair[]

입력 및 출력 열 쌍입니다. 출력 열의 데이터 형식은 if outputKindBagis , Indicator및 Binary.의 Single 벡터가 됩니다. 이 Key경우 outputKind 출력 열의 데이터 형식은 스칼라 입력 열의 경우 키이거나 벡터 입력 열의 경우 키 벡터가 됩니다.

outputKind

OneHotEncodingEstimator.OutputKind

변환 모드입니다.

numberOfBits

Int32

해시할 비트 수입니다. 1에서 30(포함) 사이여야 합니다.

seed

UInt32

해시 시드입니다.

useOrderedHashing

Boolean

각 용어의 위치를 해시에 포함해야 하는지 여부입니다.

maximumNumberOfInverts

Int32

해시하는 동안 원래 값과 생성된 해시 값 간의 매핑을 구성합니다. 원래 값의 텍스트 표현은 새 열에 대한 메타데이터의 슬롯 이름에 저장됩니다. 따라서 해시는 많은 초기 값을 하나의 값에 매핑할 수 있습니다. maximumNumberOfInverts 는 보존해야 하는 해시에 매핑되는 고유 입력 값 수의 상한을 지정합니다. 0 은 입력 값을 유지하지 않습니다. -1 은 각 해시에 매핑되는 모든 입력 값을 유지합니다.

반환

OneHotHashEncodingEstimator

예제

using System;
using Microsoft.ML;

namespace Samples.Dynamic.Transforms.Categorical
{
    public static class OneHotHashEncodingMultiColumn
    {
        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();

            // Get a small dataset as an IEnumerable.
            var samples = new[]
            {
                new DataPoint {Education = "0-5yrs", ZipCode = "98005"},
                new DataPoint {Education = "0-5yrs", ZipCode = "98052"},
                new DataPoint {Education = "6-11yrs", ZipCode = "98005"},
                new DataPoint {Education = "6-11yrs", ZipCode = "98052"},
                new DataPoint {Education = "11-15yrs", ZipCode = "98005"}
            };

            // Convert training data to IDataView.
            IDataView data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);

            // Multi column example: A pipeline for one hot has encoding two
            // columns 'Education' and 'ZipCode'.
            var multiColumnKeyPipeline =
                mlContext.Transforms.Categorical.OneHotHashEncoding(
                    new[]
                    {
                        new InputOutputColumnPair("Education"),
                        new InputOutputColumnPair("ZipCode")
                    },
                    numberOfBits: 3);

            // Fit and Transform the data.
            IDataView transformedData =
                multiColumnKeyPipeline.Fit(data).Transform(data);

            var convertedData =
                mlContext.Data.CreateEnumerable<TransformedData>(transformedData,
                    true);

            Console.WriteLine(
                "One Hot Hash Encoding of two columns 'Education' and 'ZipCode'.");

            // One Hot Hash Encoding of two columns 'Education' and 'ZipCode'.

            foreach (TransformedData item in convertedData)
                Console.WriteLine("{0}\t\t\t{1}", string.Join(" ", item.Education),
                    string.Join(" ", item.ZipCode));

            // We have 8 slots, because we used numberOfBits = 3.

            // 0 0 0 1 0 0 0 0                 0 0 0 0 0 0 0 1
            // 0 0 0 1 0 0 0 0                 1 0 0 0 0 0 0 0
            // 0 0 0 0 1 0 0 0                 0 0 0 0 0 0 0 1
            // 0 0 0 0 1 0 0 0                 1 0 0 0 0 0 0 0
            // 0 0 0 0 0 0 0 1                 0 0 0 0 0 0 0 1
        }

        private class DataPoint
        {
            public string Education { get; set; }

            public string ZipCode { get; set; }
        }

        private class TransformedData
        {
            public float[] Education { get; set; }

            public float[] ZipCode { get; set; }
        }
    }
}

설명

여러 열이 예측 도구에 전달되면 모든 열이 데이터를 한 번의 패스로 처리합니다. 따라서 열이 많은 하나의 추정기를 지정하는 것이 단일 열로 각각 많은 추정기를 지정하는 것보다 더 효율적입니다.

OneHotHashEncoding(TransformsCatalog+CategoricalTransforms, String, String, OneHotEncodingEstimator+OutputKind, Int32, UInt32, Boolean, Int32)

OneHotHashEncodingEstimator- 지정된 inputColumnName 텍스트 열을 해시 기반 원 핫 인코딩된 벡터 열로 outputColumnName변환합니다.

public static Microsoft.ML.Transforms.OneHotHashEncodingEstimator OneHotHashEncoding (this Microsoft.ML.TransformsCatalog.CategoricalTransforms catalog, string outputColumnName, string inputColumnName = default, Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator.OutputKind outputKind = Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator+OutputKind.Indicator, int numberOfBits = 16, uint seed = 314489979, bool useOrderedHashing = true, int maximumNumberOfInverts = 0);

static member OneHotHashEncoding : Microsoft.ML.TransformsCatalog.CategoricalTransforms * string * string * Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator.OutputKind * int * uint32 * bool * int -> Microsoft.ML.Transforms.OneHotHashEncodingEstimator

<Extension()>
Public Function OneHotHashEncoding (catalog As TransformsCatalog.CategoricalTransforms, outputColumnName As String, Optional inputColumnName As String = Nothing, Optional outputKind As OneHotEncodingEstimator.OutputKind = Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator+OutputKind.Indicator, Optional numberOfBits As Integer = 16, Optional seed As UInteger = 314489979, Optional useOrderedHashing As Boolean = true, Optional maximumNumberOfInverts As Integer = 0) As OneHotHashEncodingEstimator

매개 변수

catalog

TransformsCatalog.CategoricalTransforms

변환 카탈로그입니다.

outputColumnName

String

의 변환에서 생성된 열의 inputColumnName이름입니다. 이 열의 데이터 형식은 if outputKindBagis , Indicator및 Binary.의 Single 벡터가 됩니다. 이 Key경우 outputKind 이 열의 데이터 형식은 스칼라 입력 열의 경우 키 또는 벡터 입력 열의 경우 키의 벡터가 됩니다.

inputColumnName

String

변환할 열의 이름입니다. 이 값으로 null설정하면 값이 outputColumnName 원본으로 사용됩니다. 이 열의 데이터 형식은 숫자, 텍스트, 부울 DateTime 또는 벡터의 스칼라 또는 DateTimeOffset벡터일 수 있습니다.

outputKind

OneHotEncodingEstimator.OutputKind

변환 모드입니다.

numberOfBits

Int32

해시할 비트 수입니다. 1에서 30(포함) 사이여야 합니다.

seed

UInt32

해시 시드입니다.

useOrderedHashing

Boolean

각 용어의 위치를 해시에 포함해야 하는지 여부입니다.

maximumNumberOfInverts

Int32

해시하는 동안 원래 값과 생성된 해시 값 간의 매핑을 구성합니다. 원래 값의 텍스트 표현은 새 열에 대한 메타데이터의 슬롯 이름에 저장됩니다. 따라서 해시는 많은 초기 값을 하나의 값에 매핑할 수 있습니다. maximumNumberOfInverts 는 보존해야 하는 해시에 매핑되는 고유 입력 값 수의 상한을 지정합니다. 0 은 입력 값을 유지하지 않습니다. -1 은 각 해시에 매핑되는 모든 입력 값을 유지합니다.

반환

OneHotHashEncodingEstimator

예제

using System;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
using Microsoft.ML.Transforms;

namespace Samples.Dynamic.Transforms.Categorical
{
    public static class OneHotHashEncoding
    {
        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();

            // Create a small dataset as an IEnumerable.
            var samples = new[]
            {
                new DataPoint {Education = "0-5yrs"},
                new DataPoint {Education = "0-5yrs"},
                new DataPoint {Education = "6-11yrs"},
                new DataPoint {Education = "6-11yrs"},
                new DataPoint {Education = "11-15yrs"}
            };

            // Convert training data to an IDataView.
            IDataView data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);

            // A pipeline for one hot hash encoding the 'Education' column.
            var pipeline = mlContext.Transforms.Categorical.OneHotHashEncoding(
                "EducationOneHotHashEncoded", "Education", numberOfBits: 3);

            // Fit and transform the data.
            IDataView hashEncodedData = pipeline.Fit(data).Transform(data);

            PrintDataColumn(hashEncodedData, "EducationOneHotHashEncoded");
            // We have 8 slots, because we used numberOfBits = 3.

            // 0 0 0 1 0 0 0 0
            // 0 0 0 1 0 0 0 0
            // 0 0 0 0 1 0 0 0
            // 0 0 0 0 1 0 0 0
            // 0 0 0 0 0 0 0 1

            // A pipeline for one hot hash encoding the 'Education' column
            // (using keying strategy).
            var keyPipeline = mlContext.Transforms.Categorical.OneHotHashEncoding(
                "EducationOneHotHashEncoded", "Education",
                OneHotEncodingEstimator.OutputKind.Key, 3);

            // Fit and transform the data.
            IDataView hashKeyEncodedData = keyPipeline.Fit(data).Transform(data);

            // Get the data of the newly created column for inspecting.
            var keyEncodedColumn =
                hashKeyEncodedData.GetColumn<uint>("EducationOneHotHashEncoded");

            Console.WriteLine(
                "One Hot Hash Encoding of single column 'Education', with key " +
                "type output.");

            // One Hot Hash Encoding of single column 'Education', with key type output.

            foreach (uint element in keyEncodedColumn)
                Console.WriteLine(element);

            // 4
            // 4
            // 5
            // 5
            // 8
        }

        private static void PrintDataColumn(IDataView transformedData,
            string columnName)
        {
            var countSelectColumn = transformedData.GetColumn<float[]>(
                transformedData.Schema[columnName]);

            foreach (var row in countSelectColumn)
            {
                for (var i = 0; i < row.Length; i++)
                    Console.Write($"{row[i]}\t");
                Console.WriteLine();
            }
        }

        private class DataPoint
        {
            public string Education { get; set; }
        }
    }
}