CountFeatureSelectingEstimator Klasa

Definicja

Przestrzeń nazw:

Microsoft.ML.Transforms

Zestaw:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Pakiet:

Microsoft.ML v3.0.1

Wybiera miejsca, dla których liczba wartości innych niż domyślne jest większa lub równa progowi.

public sealed class CountFeatureSelectingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer>

type CountFeatureSelectingEstimator = class
    interface IEstimator<ITransformer>

Public NotInheritable Class CountFeatureSelectingEstimator
Implements IEstimator(Of ITransformer)

Dziedziczenie

Object

CountFeatureSelectingEstimator

Implementuje

IEstimator<ITransformer>

Uwagi

Charakterystyka narzędzia do szacowania

Czy ten narzędzie do szacowania musi przyjrzeć się danym, aby wytrenować jego parametry?	Tak
Typ danych kolumny wejściowej	Wektor lub skalarny SingleDouble typów danych lub tekstowych
Typ danych kolumny wyjściowej	Tak samo jak kolumna wejściowa
Eksportowanie do pliku ONNX	Tak

Ta transformacja używa zestawu agregatorów do zliczenia liczby wartości dla każdego miejsca (elementu wektorowego), które nie są domyślne i nie brakuje (w przypadku definicji domyślnych i brakujących, zapoznaj się z sekcją uwagi w DataKindsekcji ). Jeśli wartość licznika jest mniejsza niż podany parametr count, to miejsce zostanie porzucone. Ta transformacja jest przydatna w przypadku zastosowania razem z elementem OneHotHashEncodingTransformer. Może usunąć funkcje wygenerowane przez przekształcenie skrótu, które nie mają danych w przykładach.

Jeśli na przykład ustawimy parametr count na wartość 3 i zmieścimy narzędzie do szacowania, zastosujemy transformator do następującej kolumny Funkcje, zobaczymy drugie miejsce zawierające: NaN (brak wartości), 5, 5, 5, 0 (wartość domyślna), ponieważ to miejsce ma tylko dwie wartości inne niż domyślne i inne niż brakujące, tj. dwie wartości 5. Trzecie miejsce jest przechowywane, ponieważ ma wartości 6, 6, 6, 6, NaN; ma więc 3 wartości inne niż domyślne i nie brakuje.

Funkcje
4,NaN,6
4,5,6
4,5,6
4,0,NaN

W ten sposób powyższy zestaw danych będzie wyglądał po przekształceniu.

Funkcje
4,6
4,6
4,6
4,NaN

Zapoznaj się z sekcją Zobacz również, aby uzyskać linki do przykładów użycia.

Metody

Fit(IDataView)	Trenuje i zwraca wartość ITransformer.
GetOutputSchema(SchemaShape)	SchemaShape Zwraca schemat, który zostanie wygenerowany przez transformator. Służy do propagacji schematu i weryfikacji w potoku.

Metody rozszerzania

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Dołącz punkt kontrolny buforowania do łańcucha narzędzia do szacowania. Zapewni to, że narzędzia do szacowania podrzędnego zostaną wytrenowane względem buforowanych danych. Warto mieć punkt kontrolny buforowania, zanim trenerzy przejmą wiele danych.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Biorąc pod uwagę narzędzie do szacowania, zwróć obiekt opakowujący, który wywoła delegata po Fit(IDataView) wywołaniu. Często ważne jest, aby narzędzie do szacowania zwracało informacje o tym, co było odpowiednie, dlatego Fit(IDataView) metoda zwraca specjalnie wpisany obiekt, a nie tylko ogólną ITransformerwartość . Jednak w tym samym czasie IEstimator<TTransformer> często są tworzone w potoki z wieloma obiektami, więc może być konieczne utworzenie łańcucha narzędzi do szacowania za pośrednictwem EstimatorChain<TLastTransformer> miejsca, w którym narzędzie do szacowania, dla którego chcemy uzyskać transformator jest pochowany gdzieś w tym łańcuchu. W tym scenariuszu możemy za pomocą tej metody dołączyć delegata, który zostanie wywołany po wywołaniu dopasowania.

Zobacz też

• SelectFeaturesBasedOnCount(TransformsCatalog+FeatureSelectionTransforms, String, String, Int64)
• SelectFeaturesBasedOnCount(TransformsCatalog+FeatureSelectionTransforms, InputOutputColumnPair[], Int64)