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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)