IDF 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.Spark.ML.Feature

어셈블리:

Microsoft.Spark.dll

패키지:

Microsoft.Spark v1.0.0

IDF(역 문서 빈도). 표준 수식이 사용됩니다. idf = log((m + 1) / (d(t) + 1)), 여기서 m은 총 문서 수이고 d(t)는 용어 t를 포함하는 문서 수입니다.

이 구현은 최소 수의 문서에 표시되지 않는 용어 필터링을 지원합니다(minDocFreq 변수에 의해 제어됨). 최소 minDocFreq 문서에 없는 용어의 경우 IDF는 0으로 발견되어 TF-IDFs 0입니다.

public class IDF : Microsoft.Spark.ML.Feature.FeatureBase<Microsoft.Spark.ML.Feature.IDF>

type IDF = class
    inherit FeatureBase<IDF>

Public Class IDF
Inherits FeatureBase(Of IDF)

상속

Object

FeatureBase<IDF>

IDF

생성자

IDF()	매개 변수 없이 을 만듭니다.IDF
IDF(String)	IDF 고유 ID를 제공하는 데 사용되는 UID를 IDF 사용하여 을 만듭니다.

메서드

Clear(Param)	이 Microsoft.Spark.ML.Feature.Param에 대해 이전에 설정된 값을 지웁니다. 값이 기본값으로 다시 설정됩니다. (다음에서 상속됨 FeatureBase<T>)
ExplainParam(Param)	특정 Microsoft.Spark.ML.Feature.Param 작동 방식과 현재 설정된 방식에 대한 설명을 반환합니다. (다음에서 상속됨 FeatureBase<T>)
ExplainParams()	이 개체에 적용되는 모든 Microsoft.Spark.ML.Feature.Param의 작동 방식과 현재 설정된 방식에 대한 설명을 반환합니다. (다음에서 상속됨 FeatureBase<T>)
Fit(DataFrame)	모델을 입력 데이터에 맞습니다.
GetInputCol()	에서 읽어야 하는 IDF 열을 가져옵니다.
GetMinDocFreq()	필터링을 위해 용어가 표시되어야 하는 최소 문서
GetOutputCol()	는 IDF DataFrame에 새 열을 만듭니다. 이 열은 새 열의 이름입니다.
GetParam(String)	개체에서 Microsoft.Spark.ML.Feature.Param 의 Microsoft.Spark.ML.Feature.Param 값을 설정하는 데 사용할 수 있도록 를 검색합니다. (다음에서 상속됨 FeatureBase<T>)
Load(String)	저장을 IDF 사용하여 이전에 저장한 를 로드합니다.
Save(String)	나중에 Load를 사용하여 로드할 수 있도록 개체를 저장합니다. 이러한 개체는 Scala에서 로드 또는 저장을 통해 Scala와 공유할 수 있습니다. (다음에서 상속됨 FeatureBase<T>)
Set(Param, Object)	특정 Microsoft.Spark.ML.Feature.Param의 값을 설정합니다. (다음에서 상속됨 FeatureBase<T>)
SetInputCol(String)	에서 읽어야 하는 IDF 열을 설정합니다.
SetMinDocFreq(Int32)	필터링을 위해 용어가 표시되어야 하는 최소 문서
SetOutputCol(String)	는 IDF DataFrame에 새 열을 만듭니다. 이 열은 새 열의 이름입니다.
ToString()	.NET ToString 기본값이 아닌 JVM toString 값을 반환합니다. (다음에서 상속됨 FeatureBase<T>)
Uid()	개체를 만드는 데 사용된 UID입니다. 개체를 만들 때 UID가 전달되지 않으면 개체를 만들 때 임의의 UID가 만들어집니다. (다음에서 상속됨 FeatureBase<T>)