NormalizationCatalog.NormalizeGlobalContrast Метод

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML

Сборка:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

GlobalContrastNormalizingEstimatorСоздайте объект, который нормализует столбцы по отдельности, применяя нормализацию глобальной контрастности. Если задано ensureZeroMean значение true, примените шаг предварительной обработки, чтобы среднее значение указанного столбца было нулевым вектором.

public static Microsoft.ML.Transforms.GlobalContrastNormalizingEstimator NormalizeGlobalContrast (this Microsoft.ML.TransformsCatalog catalog, string outputColumnName, string inputColumnName = default, bool ensureZeroMean = true, bool ensureUnitStandardDeviation = false, float scale = 1);

static member NormalizeGlobalContrast : Microsoft.ML.TransformsCatalog * string * string * bool * bool * single -> Microsoft.ML.Transforms.GlobalContrastNormalizingEstimator

<Extension()>
Public Function NormalizeGlobalContrast (catalog As TransformsCatalog, outputColumnName As String, Optional inputColumnName As String = Nothing, Optional ensureZeroMean As Boolean = true, Optional ensureUnitStandardDeviation As Boolean = false, Optional scale As Single = 1) As GlobalContrastNormalizingEstimator

Параметры

catalog

TransformsCatalog

Каталог преобразования.

outputColumnName

String

Имя столбца, полученного из преобразования inputColumnName. Тип данных этого столбца будет совпадать с типом данных входного столбца.

inputColumnName

String

Имя столбца для нормализации. Если задано значение null, значение этого outputColumnName параметра будет использоваться в качестве источника. Этот оценщик работает над векторами известных размеров Single.

ensureZeroMean

Boolean

Если trueзначение вычитается из каждого значения перед нормализацией и использованием необработанных входных данных в противном случае.

ensureUnitStandardDeviation

Boolean

Если trueбы стандартное отклонение результирующего вектора было бы одним. В противном случае нормой L2-нормой результирующего вектора будет одна.

scale

Single

Масштабирование функций по этому значению.

Возвращаемое значение

GlobalContrastNormalizingEstimator

Примеры

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

namespace Samples.Dynamic
{
    class NormalizeGlobalContrast
    {
        public static void Example()
        {
            // Create a new ML context, for ML.NET operations. It can be used for
            // exception tracking and logging, as well as the source of randomness.
            var mlContext = new MLContext();
            var samples = new List<DataPoint>()
            {
                new DataPoint(){ Features = new float[4] { 1, 1, 0, 0} },
                new DataPoint(){ Features = new float[4] { 2, 2, 0, 0} },
                new DataPoint(){ Features = new float[4] { 1, 0, 1, 0} },
                new DataPoint(){ Features = new float[4] { 0, 1, 0, 1} }
            };
            // Convert training data to IDataView, the general data type used in
            // ML.NET.
            var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);
            var approximation = mlContext.Transforms.NormalizeGlobalContrast(
                "Features", ensureZeroMean: false, scale: 2,
                ensureUnitStandardDeviation: true);

            // Now we can transform the data and look at the output to confirm the
            // behavior of the estimator. This operation doesn't actually evaluate
            // data until we read the data below.
            var tansformer = approximation.Fit(data);
            var transformedData = tansformer.Transform(data);

            var column = transformedData.GetColumn<float[]>("Features").ToArray();
            foreach (var row in column)
                Console.WriteLine(string.Join(", ", row.Select(x => x.ToString(
                    "f4"))));
            // Expected output:
            //  2.0000, 2.0000,-2.0000,-2.0000
            //  2.0000, 2.0000,-2.0000,-2.0000
            //  2.0000,-2.0000, 2.0000,-2.0000
            //- 2.0000, 2.0000,-2.0000, 2.0000
        }

        private class DataPoint
        {
            [VectorType(4)]
            public float[] Features { get; set; }
        }
    }
}