ValueToKeyMappingEstimator Klasa

Odwołanie

Definicja

Przestrzeń nazw:: Microsoft.ML.Transforms

Zestaw:: Microsoft.ML.Data.dll

Pakiet:: Microsoft.ML v3.0.1

Pakiet:: Microsoft.ML v1.0.0

Pakiet:: Microsoft.ML v1.1.0

Pakiet:: Microsoft.ML v1.2.0

Pakiet:: Microsoft.ML v1.3.1

Pakiet:: Microsoft.ML v1.4.0

Pakiet:: Microsoft.ML v1.5.5

Pakiet:: Microsoft.ML v1.6.0

Pakiet:: Microsoft.ML v1.7.0

Pakiet:: Microsoft.ML v2.0.0

Ważne

Niektóre informacje odnoszą się do produktu w wersji wstępnej, który może zostać znacząco zmodyfikowany przed wydaniem. Firma Microsoft nie udziela żadnych gwarancji, jawnych lub domniemanych, w odniesieniu do informacji podanych w tym miejscu.

IEstimator<TTransformer>dla .ValueToKeyMappingTransformer Konwertuje zestaw wartości kategorii (na przykład skróty stanów USA) na wartości klucza liczbowego (np. 1–50). Klucz liczbowy może być używany bezpośrednio przez algorytmy klasyfikacji.

public sealed class ValueToKeyMappingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.ValueToKeyMappingTransformer>

type ValueToKeyMappingEstimator = class
    interface IEstimator<ValueToKeyMappingTransformer>

Public NotInheritable Class ValueToKeyMappingEstimator
Implements IEstimator(Of ValueToKeyMappingTransformer)

Dziedziczenie: Object
ValueToKeyMappingEstimator

Implementuje: IEstimator<ValueToKeyMappingTransformer>

Uwagi

Charakterystyka narzędzia do szacowania


Czy ten narzędzie do szacowania musi przyjrzeć się danym, aby wytrenować jego parametry?	Tak
Typ danych kolumny wejściowej	Skalarny lub wektor liczbowy, logiczny, tekst, System.DateTime i typ klucza .
Typ danych kolumny wyjściowej	Skalarny lub wektor typu klucza .
Możliwość eksportowania do ONNX	Tak

Funkcja ValueToKeyMappingEstimator mapuje wartości wejściowe na klucze przy użyciu słownika utworzonego podczas trenowania. Wartości mapowania słownika na klucze są najczęściej uczyć się na podstawie unikatowych wartości w danych wejściowych, ale można je wstępnie zdefiniować. Wartość klucza jest jednym indeksem elementu w słowniku. Jeśli klucz nie zostanie znaleziony w słowniku, zostanie przypisany brakujący wskaźnik wartości. Jeśli jest używanych wiele kolumn, każda kolumna tworzy dokładnie jeden słownik. Dane słownika są przechowywane jako adnotacja w schemacie, aby umożliwić odwrotne mapowanie przy użyciu metody KeyToValueMappingEstimator

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

Metody

Fit(IDataView)	Trenuje i zwraca wartość ValueToKeyMappingTransformer.
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 pod kątem buforowanych danych. Warto mieć punkt kontrolny buforowania, zanim trenerzy przejdą wiele danych.

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

Biorąc pod uwagę narzędzie do szacowania, zwróć obiekt opakowujący, który będzie wywoływać 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 ogólny ITransformerelement . Jednak w tym samym czasie IEstimator<TTransformer> są często tworzone w potoki z wieloma obiektami, więc może być konieczne utworzenie łańcucha narzędzi do szacowania, za pośrednictwem EstimatorChain<TLastTransformer> którego 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.

Dotyczy

Udostępnij za pośrednictwem