KeyToBinaryVectorMappingEstimator Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Transforms

Assembly:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Pacote:

Microsoft.ML v2.0.0

Avaliador para KeyToBinaryVectorMappingTransformer. Converte tipos de chave em sua representação binária correspondente do valor original.

public sealed class KeyToBinaryVectorMappingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.KeyToBinaryVectorMappingTransformer>

type KeyToBinaryVectorMappingEstimator = class
    inherit TrivialEstimator<KeyToBinaryVectorMappingTransformer>

Public NotInheritable Class KeyToBinaryVectorMappingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of KeyToBinaryVectorMappingTransformer)

Herança

Object

TrivialEstimator<KeyToBinaryVectorMappingTransformer>

KeyToBinaryVectorMappingEstimator

Comentários

Características do avaliador

Esse avaliador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros?	No
Tipo de dados de coluna de entrada	chave ou um vetor de tamanho conhecido de chaves.
Tipo de dados da coluna de saída	Um vetor de tamanho conhecido de System.Single.
Exportável para ONNX	No

Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.

Métodos

Fit(IDataView)	Avaliador para KeyToBinaryVectorMappingTransformer. Converte tipos de chave em sua representação binária correspondente do valor original. (Herdado de TrivialEstimator<TTransformer>)
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 do avaliador. Isso garantirá que os estimadores downstream sejam treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que levam vários passes de dados.

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

Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) que seja chamado. Geralmente, é importante que um avaliador 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 criar uma cadeia de avaliadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o estimador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado.

Confira também

• MapKeyToBinaryVector(TransformsCatalog+ConversionTransforms, String, String)