concat: transformação de concatenação de machine learning
Combina várias colunas em uma só coluna de valor de vetor.
Uso
concat(vars, ...)
Argumentos
vars
Uma lista nomeada de vetores de caracteres de nomes de variáveis de entrada e o nome da variável de saída. Observe que todas as variáveis de entrada precisam ser do mesmo tipo. É possível produzir várias colunas de saída com a transformação concatenação. Nesse caso, você precisa usar uma lista de vetores para definir um mapeamento de um para um entre as variáveis de entrada e de saída. Por exemplo, para concatenar as colunas InNameA e InNameB na coluna OutName1 e também as colunas InNameC e InNameD na coluna OutName2, use a lista: (list(OutName1 = c(InNameA, InNameB), outName2 = c(InNameC, InNameD)))
...
Argumentos adicionais enviados ao mecanismo de computação
Detalhes
concat
cria uma só coluna de valor de vetor com base em várias
colunas. Ele pode ser executado nos dados antes do treinamento de um modelo. A concatenação
pode acelerar significativamente o processamento de dados quando o número de colunas é grande, ou seja, de centenas a milhares.
Valor
Um objeto maml
que define a transformação de concatenação.
Autor(es)
Microsoft Corporation Microsoft Technical Support
Confira também
featurizeText, categorical, categoricalHash, rxFastTrees, rxFastForest, rxNeuralNet, rxOneClassSvm, rxLogisticRegression.
Exemplos
testObs <- rnorm(nrow(iris)) > 0
testIris <- iris[testObs,]
trainIris <- iris[!testObs,]
multiLogitOut <- rxLogisticRegression(
formula = Species~Features, type = "multiClass", data = trainIris,
mlTransforms = list(concat(vars = list(
Features = c("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width")
))))
summary(multiLogitOut)