OneHotHashEncodingEstimator Класс
Определение
Важно!
Некоторые сведения относятся к предварительной версии продукта, в которую до выпуска могут быть внесены существенные изменения. Майкрософт не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, относительно приведенных здесь сведений.
Преобразует один или несколько входных столбцов категориальных значений в столько выходных столбцов векторов, основанных на хэш-кодировании.
public sealed class OneHotHashEncodingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.OneHotHashEncodingTransformer>type OneHotHashEncodingEstimator = class
interface IEstimator<OneHotHashEncodingTransformer>Public NotInheritable Class OneHotHashEncodingEstimator
Implements IEstimator(Of OneHotHashEncodingTransformer)- Наследование
-
OneHotHashEncodingEstimator
- Реализации
Комментарии
Характеристики оценщика
| Нужно ли этому оценщику просмотреть данные для обучения параметров? | Да |
| Тип данных входного столбца | Скалярный или вектор числовых, логических, текстовых или ключевых типов. |
| Тип данных выходного столбца | Скалярный или вектор ключа или вектор Single типа. |
| Экспортируемый в ONNX | Нет |
Результирующий OneHotEncodingTransformer результат преобразует один или несколько входных столбцов в столько выходных столбцов векторов с одним горячим кодированием, где индексирование выполняется путем хэширования значения и использования хэша в качестве индекса.
Часто OneHotEncodingEstimator используется для преобразования категориальных данных в форму, которую можно предоставить алгоритму машинного обучения.
Выходные данные этого преобразования задаются в следующих значениях OneHotEncodingEstimator.OutputKind:
Indicator создает вектор индикатора. Каждый слот в этом векторе соответствует категории в словаре, поэтому его длина равна размеру созданного словаря. Если значение не найдено в словаре, выходные данные являются нулевым вектором.
Bag создает один вектор таким образом, чтобы каждый слот сохранял количество вхождений соответствующего значения во входном векторе. Каждый слот в этом векторе соответствует значению в словаре, поэтому его длина — это размер встроенного словаря. Indicator и Bag отличаются просто тем, как битовые векторы, созданные из отдельных слотов во входном столбце, агрегируются: для индикатора они объединяются и добавляются в контейнер. Если исходный столбец является скалярным, параметры индикатора и контейнера идентичны.
Key создает ключи в столбце KeyDataViewType . Если входной столбец является вектором, выходные данные содержат тип ключа вектора, где каждый слот вектора соответствует соответствующему слоту входного вектора. Если категория не найдена в встроенном словаре, ему присваивается нулевое значение.
Binary создает двоичный вектор в кодировке для представления значений, найденных в словаре, которые присутствуют в входном столбце. Если значение во входном столбце не найдено в словаре, выходные данные являются нулевым вектором.
OneHotEncodingTransformer можно применить к одному или нескольким столбцам, в этом случае он создает и использует отдельный словарь для каждого столбца, к которому он применяется.
Ознакомьтесь с разделом "См. также" ссылки на примеры использования.
Методы
| Fit(IDataView) |
Поезда и возвращается OneHotHashEncodingTransformer. |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Возвращает схему SchemaShape , которая будет производиться преобразователем. Используется для распространения и проверки схемы в конвейере. |
Методы расширения
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Добавьте "контрольную точку кэширования" в цепочку оценщика. Это обеспечит обучение подчиненных оценщиков на основе кэшированных данных. Рекомендуется создать контрольную точку кэширования перед обучением, которые принимают несколько передач данных. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Учитывая оценщик, возвращает объект-оболочку, который будет вызывать делегат один раз Fit(IDataView) . Часто важно, чтобы оценщик возвращал сведения о том, что было в форме, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает специально типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако, в то же время, IEstimator<TTransformer> часто формируются в конвейеры со многими объектами, поэтому нам может потребоваться построить цепочку оценщиков, где EstimatorChain<TLastTransformer> оценщик, для которого мы хотим получить преобразователь, похоронен где-то в этой цепочке. В этом сценарии мы можем подключить делегат, который будет вызываться после вызова соответствия. |