Поделиться через


OneHotHashEncodingTransformer Класс

Определение

ITransformerрезультатом установки .OneHotHashEncodingEstimator

public sealed class OneHotHashEncodingTransformer : Microsoft.ML.ITransformer
type OneHotHashEncodingTransformer = class
    interface ITransformer
    interface ICanSaveModel
Public NotInheritable Class OneHotHashEncodingTransformer
Implements ITransformer
Наследование
OneHotHashEncodingTransformer
Реализации

Методы

GetOutputSchema(DataViewSchema)

Распространение схемы для преобразователей. Возвращает схему вывода данных, если входная схема похожа на указанную.

Transform(IDataView)

Возьмите данные, сделайте преобразования, вывести данные. Обратите внимание, что IDataView здесь нет отложенных преобразований, поэтому здесь нет фактических преобразований, просто проверка схемы.

Явные реализации интерфейса

ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)

ITransformerрезультатом установки .OneHotHashEncodingEstimator

ITransformer.GetRowToRowMapper(DataViewSchema)

Создает сопоставителя строк с строками на основе входной схемы.

ITransformer.IsRowToRowMapper

Указывает, должен ли вызов выполнен GetRowToRowMapper(DataViewSchema) успешно, в соответствующей схеме.

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