HashingEstimator Classe
Definição
Importante
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Estimador para HashingTransformero qual hashes colunas de valor único ou colunas de vetor. Para colunas de vetor, cria hashes de cada slot separadamente.
public sealed class HashingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.HashingTransformer>type HashingEstimator = class
interface IEstimator<HashingTransformer>Public NotInheritable Class HashingEstimator
Implements IEstimator(Of HashingTransformer)- Herança
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HashingEstimator
- Implementações
Comentários
Características do estimador
| Esse estimador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros? | Sim, se o mapeamento dos hashes para os valores for necessário. |
| Tipo de dados de coluna de entrada | Vetor ou escalares de tipo numérico, booliano, texto, DateTime e chave . |
| Tipo de dados de coluna de saída | Vetor ou tipo de chave escalar. |
| Exportável para ONNX | Sim - em estimadores treinados na v1.5 e em cima. Int64, UInt64e SingleDouble OrderedHashing não têm suporte. |
Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.
Métodos
| Fit(IDataView) |
Treina e retorna um HashingTransformer. |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Retorna o SchemaShape esquema que será produzido pelo transformador. Usado para propagação e verificação de esquema em um pipeline. |
Métodos de Extensão
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Acrescente um "ponto de verificação de cache" à cadeia de estimativas. Isso garantirá que os estimadores downstream serão treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que fazem várias passagens de dados. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dado um estimador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) chamado. Geralmente, é importante que um estimador retorne informações sobre o que estava em forma, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário construir uma cadeia de estimadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o estimador para o qual queremos que o transformador seja enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado quando fit for chamado. |