SvmLightLoaderSaverCatalog.CreateSvmLightLoader Метод

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Data

Сборка:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Пакет:

Microsoft.ML v2.0.0

Создает загрузчик, который загружает файлы формата SVM-light. SvmLightLoader.

public static Microsoft.ML.Data.SvmLightLoader CreateSvmLightLoader (this Microsoft.ML.DataOperationsCatalog catalog, long? numberOfRows = default, int inputSize = 0, bool zeroBased = false, Microsoft.ML.Data.IMultiStreamSource dataSample = default);

static member CreateSvmLightLoader : Microsoft.ML.DataOperationsCatalog * Nullable<int64> * int * bool * Microsoft.ML.Data.IMultiStreamSource -> Microsoft.ML.Data.SvmLightLoader

<Extension()>
Public Function CreateSvmLightLoader (catalog As DataOperationsCatalog, Optional numberOfRows As Nullable(Of Long) = Nothing, Optional inputSize As Integer = 0, Optional zeroBased As Boolean = false, Optional dataSample As IMultiStreamSource = Nothing) As SvmLightLoader

Параметры

catalog

DataOperationsCatalog

Каталог DataOperationsCatalog .

numberOfRows

Nullable<Int64>

Количество строк из примера, используемых для определения количества признаков.

inputSize

Int32

Количество функций в столбце "Компоненты". Если задано значение 0, загрузчик определит его, просмотрев пример файла, указанный в dataSample.

zeroBased

Boolean

Если файл содержит отсчитываемые от нуля индексы, этот параметр должен иметь значение true. Если они основаны на одном из них, для него должно быть задано значение false.

dataSample

IMultiStreamSource

Пример данных, используемый для определения количества признаков в столбце "Компоненты".

Возвращаемое значение

SvmLightLoader

Примеры

using System;
using System.IO;
using System.Text;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

namespace Samples.Dynamic.DataOperations
{
    public static class LoadingSvmLight
    {
        // This examples shows how to load data with SvmLightLoader.
        public static void Example()
        {
            // Create a random SVM light format file.
            var random = new Random(42);
            var dataDirectoryName = "DataDir";
            Directory.CreateDirectory(dataDirectoryName);
            var fileName = Path.Combine(dataDirectoryName, $"SVM_Data.csv");
            using (var fs = File.CreateText(fileName))
            {
                // Write random lines in SVM light format
                for (int line = 0; line < 10; line++)
                {
                    var sb = new StringBuilder();
                    if (random.NextDouble() > 0.5)
                        sb.Append("1 ");
                    else
                        sb.Append("-1 ");
                    if (line % 2 == 0)
                        sb.Append("cost:1 ");
                    else
                        sb.Append("cost:2 ");
                    for (int i = 1; i <= 10; i++)
                    {
                        if (random.NextDouble() > 0.5)
                            continue;
                        sb.Append($"{i}:{random.NextDouble()} ");
                    }
                    fs.WriteLine(sb.ToString());
                }
            }

            // Create an SvmLightLoader.
            var mlContext = new MLContext();
            var file = new MultiFileSource(fileName);
            var loader = mlContext.Data.CreateSvmLightLoader(dataSample: file);

            // Load a single file from path.
            var svmData = loader.Load(file);

            PrintSchema(svmData);

            // Expected Output:
            // Column Label type Single
            // Column Weight type Single
            // Column GroupId type Key<UInt64, 0 - 18446744073709551613>
            // Column Comment type String
            // Column Features type Vector<Single, 10>

            PrintData(svmData);

            // Expected Output:
            // 1 1 0 0 0.2625927 0 0 0.7612506 0.2573214 0 0.3809696 0.5174511
            // -1 1 0 0 0 0.7051522 0 0 0.7111546 0.9062127 0 0
            // -1 1 0 0 0 0.535722 0 0 0.1491191 0.05100901 0 0
            // -1 1 0 0.6481459 0.04449836 0 0 0.4203662 0 0 0.01325378 0.2674384
            // -1 1 0 0 0.7978093 0.5134962 0.008952909 0 0.003074009 0.6541431 0.9135142 0
            // -1 1 0 0.3727672 0.4369507 0 0 0.2973725 0 0 0 0.8816807
            // 1 1 0 0.1031429 0.3332489 0 0.1346936 0.5916625 0 0 0 0
            // 1 1 0 0 0 0.3454075 0 0.2197472 0.03848049 0.5923384 0.09373277 0
            // -1 1 0 0.7511514 0 0.0420841 0 0 0.9262196 0 0.545344 0
            // 1 1 0 0.02958358 0.9334617 0 0 0.8833956 0.2947684 0 0 0

            // If the loader is created without a data sample we need to specify the number of features expected in the file.
            loader = mlContext.Data.CreateSvmLightLoader(inputSize: 10);
            svmData = loader.Load(file);

            PrintSchema(svmData);
            PrintData(svmData);
        }

        private static void PrintSchema(IDataView svmData)
        {
            foreach (var col in svmData.Schema)
                Console.WriteLine($"Column {col.Name} type {col.Type}");
        }

        private static void PrintData(IDataView svmData)
        {
            using (var cursor = svmData.GetRowCursor(svmData.Schema))
            {
                var labelGetter = cursor.GetGetter<float>(svmData.Schema["Label"]);
                var weightGetter = cursor.GetGetter<float>(svmData.Schema["Weight"]);
                var featuresGetter = cursor.GetGetter<VBuffer<float>>(svmData.Schema["Features"]);

                VBuffer<float> features = default;
                while (cursor.MoveNext())
                {
                    float label = default;
                    labelGetter(ref label);

                    float weight = default;
                    weightGetter(ref weight);

                    featuresGetter(ref features);

                    Console.WriteLine($"{label} {weight} {string.Join(' ', features.DenseValues())}");
                }
            }
        }
    }
}