MissingValueReplacingEstimator Classe
Importante
Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.
public sealed class MissingValueReplacingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.MissingValueReplacingTransformer>type MissingValueReplacingEstimator = class
interface IEstimator<MissingValueReplacingTransformer>Public NotInheritable Class MissingValueReplacingEstimator
Implements IEstimator(Of MissingValueReplacingTransformer)- Herança
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MissingValueReplacingEstimator
- Implementações
| Esse estimador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros? | Sim |
| Tipo de dados de coluna de entrada | Vetor ou escalar de Single ou Double |
| Tipo de dados de coluna de saída | O mesmo que o tipo de dados na coluna de entrada |
| Exportável para ONNX | Sim |
O resultado <xref:Microsoft.ML.Transforms.MissingValueReplacingTransformer"/> cria uma nova coluna, nomeada conforme especificado nos parâmetros de nome da coluna de saída, e copia os dados da coluna de entrada para esta nova coluna, com exceção de quais valores ausentes nos dados seriam substituídos de acordo com a estratégia escolhida.
Verifique a seção Consulte Também para obter links de exemplos de uso.
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Fit(IData |
Treina e retorna um MissingValueReplacingTransformer. |
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Get |
Retorna o SchemaShape esquema que será produzido pelo transformador. Usado para propagação e verificação de esquema em um pipeline. |
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Append |
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. |
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With |
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. |
| Produto | Versões |
|---|---|
| ML.NET | 1.0.0, 1.1.0, 1.2.0, 1.3.1, 1.4.0, 1.5.0, 1.6.0, 1.7.0, 2.0.0, 3.0.0, 4.0.0, Preview |