Поделиться через


RowToRowTransformerBase Класс

Определение

Базовый класс для преобразователя, который создает новые столбцы, но не влияет на существующие.

public abstract class RowToRowTransformerBase : Microsoft.ML.ITransformer
type RowToRowTransformerBase = class
    interface ITransformer
    interface ICanSaveModel
Public MustInherit Class RowToRowTransformerBase
Implements ITransformer
Наследование
RowToRowTransformerBase
Производный
Реализации

Методы

GetOutputSchema(DataViewSchema)

Базовый класс для преобразователя, который создает новые столбцы, но не влияет на существующие.

Transform(IDataView)

Базовый класс для преобразователя, который создает новые столбцы, но не влияет на существующие.

Явные реализации интерфейса

ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)

Базовый класс для преобразователя, который создает новые столбцы, но не влияет на существующие.

ITransformer.GetRowToRowMapper(DataViewSchema)

Базовый класс для преобразователя, который создает новые столбцы, но не влияет на существующие.

ITransformer.IsRowToRowMapper

Базовый класс для преобразователя, который создает новые столбцы, но не влияет на существующие.

Методы расширения

Preview(ITransformer, IDataView, Int32)

Предварительный просмотр эффекта transformer заданного dataзначения.

Append<TTrans>(ITransformer, TTrans)

Создайте новую цепочку преобразователя, добавив еще один преобразователь в конец этой цепочки преобразователя.

CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, PredictionEngineOptions)

TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> создает подсистему прогнозирования для конвейера временных рядов. Она обновляет состояние модели временных рядов с наблюдениями, наблюдаемыми на этапе прогнозирования, и позволяет выполнять контрольные точки модели.

CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)

TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> создает подсистему прогнозирования для конвейера временных рядов. Она обновляет состояние модели временных рядов с наблюдениями, наблюдаемыми на этапе прогнозирования, и позволяет выполнять контрольные точки модели.

Применяется к