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KeyToVectorMappingEstimator Classe

Definição

Estimador para KeyToVectorMappingTransformer. Mapeia o valor de uma chave em um vetor de tamanho conhecido de Single.

public sealed class KeyToVectorMappingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.KeyToVectorMappingTransformer>
type KeyToVectorMappingEstimator = class
    inherit TrivialEstimator<KeyToVectorMappingTransformer>
Public NotInheritable Class KeyToVectorMappingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of KeyToVectorMappingTransformer)
Herança

Comentários

Características do estimador

Esse estimador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros? No
Tipo de dados de coluna de entrada Vetor escalar ou de tamanho conhecido do tipo de chave .
Tipo de dados de coluna de saída Um vetor de tamanho conhecido de System.Single.
Exportável para ONNX Sim

Ele itera sobre chaves em dados e, para cada chave, produz vetor de cardinalidade de chave preenchido com zeros, exceto a posição do valor da chave na qual ela coloca 1.0. Para vetor de chaves, ele pode produzir vetor de contagens para cada chave ou concatenar-as em um vetor.

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

Métodos

Fit(IDataView)

Estimador para KeyToVectorMappingTransformer. Mapeia o valor de uma chave em um vetor de tamanho conhecido de Single.

(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 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.

Aplica-se a

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