KeyToValueMappingEstimator Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Transforms

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Pacote:

Microsoft.ML v2.0.0

Avaliador para KeyToValueMappingTransformer. Converte os tipos de chave de volta em seus valores originais.

public sealed class KeyToValueMappingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.KeyToValueMappingTransformer>

type KeyToValueMappingEstimator = class
    inherit TrivialEstimator<KeyToValueMappingTransformer>

Public NotInheritable Class KeyToValueMappingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of KeyToValueMappingTransformer)

Herança

Object

TrivialEstimator<KeyToValueMappingTransformer>

KeyToValueMappingEstimator

Comentários

Características do avaliador

Esse avaliador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros?	No
Tipo de dados de coluna de entrada	tipo de chave.
Tipo de dados da coluna de saída	Tipo dos dados originais, antes de converter em tipo de chave .
Exportável para ONNX	Sim

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

Métodos

Fit(IDataView)	Avaliador para KeyToValueMappingTransformer. Converte os tipos de chave de volta em seus valores originais. (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

• MapKeyToValue(TransformsCatalog+ConversionTransforms, String, String)
• MapKeyToValue(TransformsCatalog+ConversionTransforms, InputOutputColumnPair[])