OneHotEncodingEstimator Sınıf

Tanım

Ad Alanı:

Microsoft.ML.Transforms

Bütünleştirilmiş Kod:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Paket:

Microsoft.ML v2.0.0

Kategorik değerlerden oluşan bir veya daha fazla giriş sütunlarını, tek etkin kodlamalı vektörlerin en fazla çıkış sütununa dönüştürür.

public sealed class OneHotEncodingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingTransformer>

type OneHotEncodingEstimator = class
    interface IEstimator<OneHotEncodingTransformer>

Public NotInheritable Class OneHotEncodingEstimator
Implements IEstimator(Of OneHotEncodingTransformer)

Devralma

Object

OneHotEncodingEstimator

Uygulamalar

IEstimator<OneHotEncodingTransformer>

Açıklamalar

Tahmin Aracı Özellikleri

Bu tahmin aracının parametrelerini eğitmek için verilere bakması gerekiyor mu?	Yes
Giriş sütunu veri türü	Sayısal, boole, metinDateTime veya anahtar türünde vektör veya skaler.
Çıkış sütunu veri türü	Skaler veya anahtar vektörünün ya da türün vektörününSingle.
ONNX'e aktarılabilir	Yes

, OneHotEncodingEstimator giriş sütununda görünen benzersiz değerlerden oluşan bir sözlük oluşturur. Elde edilen OneHotEncodingTransformer sonuç, bir veya daha fazla giriş sütununu tek etkin kodlamalı vektörlerin en fazla çıkış sütununa dönüştürür.

OneHotEncodingEstimator genellikle kategorik verileri makine öğrenmesi algoritmasına sağlanabilir bir forma dönüştürmek için kullanılır.

Bu dönüşümün çıktısı tarafından OneHotEncodingEstimator.OutputKindbelirtilir:

• Indicator bir gösterge vektör oluşturur. Bu vektördeki her yuva sözlükteki bir kategoriye karşılık gelir, bu nedenle uzunluğu yerleşik sözlüğün boyutudur. Dizinde bir değer bulunamazsa, çıkış sıfır vektördür.

• Bag , her yuvanın giriş vektörinde karşılık gelen değerin gerçekleşme sayısını depolaması için bir vektör üretir. Bu vektördeki her yuva sözlükteki bir değere karşılık gelir, dolayısıyla uzunluğu yerleşik sözlüğün boyutudur. Indicator ve Bag yalnızca giriş sütunundaki tek tek yuvalardan oluşturulan bit vektörlerinin nasıl toplandığından farklıdır: Gösterge için birleştirilir ve Torba için eklenirler. Kaynak sütun Skaler olduğunda Gösterge ve Torba seçenekleri aynıdır.

• Key bir KeyDataViewType sütunda anahtar üretir. Giriş sütunu bir vektörse çıkış, vektör yuvalarının giriş vektörünün ilgili yuvasına karşılık geldiği bir vektör anahtar türü içerir. Bulit sözlüğünde bir kategori bulunamazsa, bu kategoriye sıfır değeri atanır.

• Binary , giriş sütununda bulunan sözlükte bulunan değerleri temsil eden ikili kodlanmış bir vektör üretir. Giriş sütunundaki bir değer sözlükte bulunmazsa, çıkış sıfır vektördür.

OneHotEncodingTransformer bir veya daha fazla sütuna uygulanabilir; bu durumda uygulandığı her sütun için ayrı bir sözlük oluşturur ve kullanır.

Kullanım örneklerinin bağlantıları için Ayrıca Bkz. bölümüne bakın.

Yöntemler

Fit(IDataView)	bir OneHotEncodingTransformereğitip döndürür.
GetOutputSchema(SchemaShape)	SchemaShape Transformatör tarafından üretilecek şemanın değerini döndürür. İşlem hattında şema yayma ve doğrulama için kullanılır.

Uzantı Metotları

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Tahmin zincirine 'önbelleğe alma denetim noktası' ekleme. Bu, aşağı akış tahmincilerinin önbelleğe alınan verilere karşı eğitilmesini sağlar. Birden çok veri geçiren eğitmenlerden önce bir önbelleğe alma kontrol noktası olması yararlıdır.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Tahmin aracı verildiğinde, bir temsilci çağrıldıktan sonra Fit(IDataView) çağıracak bir sarmalama nesnesi döndürün. Tahmin aracının neyin uygun olduğu hakkında bilgi döndürmesi genellikle önemlidir; bu nedenle Fit(IDataView) yöntem yalnızca genel ITransformerbir nesne yerine özel olarak yazılan bir nesne döndürür. Bununla birlikte, aynı zamanda, IEstimator<TTransformer> genellikle birçok nesne içeren işlem hatları halinde oluşturulur, bu nedenle transformatörü almak istediğimiz tahmin aracının EstimatorChain<TLastTransformer> bu zincirde bir yere gömülü olduğu bir tahmin aracı zinciri oluşturmamız gerekebilir. Bu senaryo için, bu yöntem aracılığıyla sığdır çağrıldıktan sonra çağrılacak bir temsilci ekleyebiliriz.

Ayrıca bkz.

• OneHotEncoding(TransformsCatalog+CategoricalTransforms, String, String, OneHotEncodingEstimator+OutputKind, Int32, ValueToKeyMappingEstimator+KeyOrdinality, IDataView)
• OneHotEncoding(TransformsCatalog+CategoricalTransforms, InputOutputColumnPair[], OneHotEncodingEstimator+OutputKind, Int32, ValueToKeyMappingEstimator+KeyOrdinality, IDataView)