NormalizationCatalog.NormalizeLpNorm 메서드

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML

어셈블리:

Microsoft.ML.Transforms.dll

패키지:

Microsoft.ML v2.0.0

Create a LpNormNormalizingEstimator, which normalizes (scales) vectors in the input column to the unit norm. 사용되는 norm의 형식은 .에 의해 norm정의됩니다. 로 true설정 ensureZeroMean 하면 사전 처리 단계를 적용하여 지정된 열의 평균을 0 벡터로 만듭니다.

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

매개 변수

catalog

TransformsCatalog

변환의 카탈로그입니다.

outputColumnName

String

의 변환에서 생성된 열의 inputColumnName이름입니다. 이 열의 데이터 형식은 입력 열의 데이터 형식과 동일합니다.

inputColumnName

String

정규화할 열의 이름입니다. 이 값으로 null설정하면 값이 outputColumnName 원본으로 사용됩니다. 이 추정기는 알려진 크기의 벡터에서 작동합니다 Single.

norm

LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction

각 샘플을 정규화하는 데 사용할 표준 유형입니다. 결과 벡터의 표시된 표준이 1로 정규화됩니다.

ensureZeroMean

Boolean

정규 true화하기 전에 각 값에서 평균을 빼고 그렇지 않으면 원시 입력을 사용합니다.

반환

LpNormNormalizingEstimator

예제

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; }
        }
    }
}