ColumnSelectingEstimator 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Transforms

어셈블리:

Microsoft.ML.Data.dll

패키지:

Microsoft.ML v3.0.1

에서 선택한 열을 유지하거나 삭제합니다 IDataView.

public sealed class ColumnSelectingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.ColumnSelectingTransformer>

type ColumnSelectingEstimator = class
    inherit TrivialEstimator<ColumnSelectingTransformer>

Public NotInheritable Class ColumnSelectingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of ColumnSelectingTransformer)

상속

Object

TrivialEstimator<ColumnSelectingTransformer>

ColumnSelectingEstimator

설명

예측 도구 특성

이 추정기는 매개 변수를 학습하기 위해 데이터를 확인해야 합니까?	아니요
입력 열 데이터 형식	모두
ONNX로 내보낼 수 있습니다.	예

결과는 ColumnSelectingTransformer 스키마에서 선택한 열을 삭제하거나 유지하여 지정된 IDataView 스키마에서 작동합니다.

데이터 세트를 직렬화하거나 파일에 쓰기 전에 원치 않는 열을 제거하는 데 일반적으로 사용됩니다. 학습 또는 변환 IDataView 을 수행하기 전에 사용되지 않는 열을 삭제할 필요는 없습니다. 이 열은 느리게 평가되며 필요할 때까지 실제로 열을 구체화하지 않기 때문에 삭제할 필요가 없습니다. serialization의 경우 스키마의 모든 열이 기록됩니다. 저장해서는 안 되는 열이 있는 경우 이 추정기를 사용하여 제거할 수 있습니다.

사용 예제에 대한 링크는 참고 섹션을 참조하세요.

메서드

Fit(IDataView)	에서 선택한 열을 유지하거나 삭제합니다 IDataView. (다음에서 상속됨 TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	변환기에서 SchemaShape 생성할 스키마를 반환합니다. 파이프라인에서 스키마 전파 및 확인에 사용됩니다.

확장 메서드

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	추정기 체인에 '캐싱 검사점'을 추가합니다. 이렇게 하면 다운스트림 추정기가 캐시된 데이터에 대해 학습됩니다. 여러 데이터 전달을 수행하는 트레이너 앞에 캐싱 검사점을 두는 것이 유용합니다.
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	추정기가 지정된 경우 대리자를 호출한 후 Fit(IDataView) 호출되는 래핑 개체를 반환합니다. 예측 도구가 적합한 항목에 대한 정보를 반환하는 것이 중요한 경우가 많습니다. 따라서 Fit(IDataView) 메서드는 일반 ITransformer개체가 아닌 특별히 형식화된 개체를 반환합니다. 그러나 동시에 IEstimator<TTransformer> 개체가 많은 파이프라인으로 형성되는 경우가 많으므로 변압기를 가져올 추정기가 이 체인의 어딘가에 묻혀 있는 위치를 통해 EstimatorChain<TLastTransformer> 추정기 체인을 빌드해야 할 수도 있습니다. 이 시나리오에서는 fit이 호출되면 호출되는 대리자를 이 메서드를 통해 연결할 수 있습니다.

추가 정보

• DropColumns(TransformsCatalog, String[])
• SelectColumns(TransformsCatalog, String[])
• SelectColumns(TransformsCatalog, String[], Boolean)