KnownBlockedTransformers enum

패키지:

@azure/arm-machinelearning

BlockedTransformers의 알려진 값은 서비스에서 허용하는.

필드

CatTargetEncoder	범주 데이터의 대상 인코딩입니다.
CountVectorizer	Count Vectorizer는 텍스트 문서 컬렉션을 토큰 수 행렬로 변환합니다.
HashOneHotEncoder	하나의 핫 인코더를 해시하면 범주 변수를 제한된 수의 새 기능으로 바꿀 수 있습니다. 이는 카디널리티가 높은 범주 기능에 자주 사용됩니다.
LabelEncoder	레이블 인코더는 레이블/범주 변수를 숫자 형식으로 변환합니다.
NaiveBayes	Naive Bayes는 범주적으로 분산된 불연속 기능의 분류에 사용되는 분류입니다.
OneHotEncoder	Ohe 핫 인코딩은 이진 기능 변환을 만듭니다.
TextTargetEncoder	텍스트 데이터의 대상 인코딩입니다.
TfIdf	Tf-Idf 용어 빈도 시간 역 문서 빈도를 의미합니다. 문서에서 정보를 식별하기 위한 일반적인 용어 가중치 체계입니다.
WoETargetEncoder	증명 정보 인코딩의 가중치는 범주 변수를 인코딩하는 데 사용되는 기술입니다. P(1)/P(0)의 자연 로그를 사용하여 가중치를 만듭니다.
WordEmbedding	단어 포함은 단어 또는 구를 벡터 또는 일련의 숫자로 나타내는 데 도움이 됩니다.