Поделиться через


MissingValueReplacingTransformer Класс

Определение

ITransformerрезультатом установки .MissingValueReplacingEstimator

public sealed class MissingValueReplacingTransformer : Microsoft.ML.Data.OneToOneTransformerBase
type MissingValueReplacingTransformer = class
    inherit OneToOneTransformerBase
Public NotInheritable Class MissingValueReplacingTransformer
Inherits OneToOneTransformerBase
Наследование
MissingValueReplacingTransformer

Методы

GetOutputSchema(DataViewSchema)

ITransformerрезультатом установки .MissingValueReplacingEstimator

(Унаследовано от RowToRowTransformerBase)
Transform(IDataView)

ITransformerрезультатом установки .MissingValueReplacingEstimator

(Унаследовано от RowToRowTransformerBase)

Явные реализации интерфейса

ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)

ITransformerрезультатом установки .MissingValueReplacingEstimator

(Унаследовано от RowToRowTransformerBase)
ITransformer.GetRowToRowMapper(DataViewSchema)

ITransformerрезультатом установки .MissingValueReplacingEstimator

(Унаследовано от RowToRowTransformerBase)
ITransformer.IsRowToRowMapper

ITransformerрезультатом установки .MissingValueReplacingEstimator

(Унаследовано от RowToRowTransformerBase)

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