OneHotHashEncodingEstimator Sınıf
Tanım
Önemli
Bazı bilgiler ürünün ön sürümüyle ilgilidir ve sürüm öncesinde önemli değişiklikler yapılmış olabilir. Burada verilen bilgilerle ilgili olarak Microsoft açık veya zımni hiçbir garanti vermez.
Kategorik değerlerden oluşan bir veya daha fazla giriş sütunlarını karma tabanlı tek sık kodlanmış vektörlerin çok sayıda çıkış sütununa dönüştürür.
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)- Devralma
-
OneHotHashEncodingEstimator
- Uygulamalar
Açıklamalar
Tahmin Aracı Özellikleri
| Bu tahmin aracının parametrelerini eğitmek için verilere bakması gerekiyor mu? | Yes |
| Giriş sütunu veri türü | Sayısal, boole, metin veya anahtar türü skaler veya vektör. |
| Çıkış sütunu veri türü | Anahtar skaler veya vektör ya da tür vektörSingle. |
| ONNX'e aktarılabilir | No |
Elde edilen OneHotEncodingTransformer sonuç, bir veya daha fazla giriş sütununu, değeri karma hale getirerek ve karmayı dizin olarak kullanarak dizin oluşturmanın yapıldığı, 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 vektöru üretir. Bu vektördeki her yuva sözlükteki bir kategoriye karşılık gelir, bu nedenle uzunluğu yerleşik sözlüğün boyutudur. Sözlükte bir değer bulunamazsa çıkış sıfır vektördür.
Bag , her yuvanın giriş vektörinde karşılık gelen değerin oluşum sayısını depolaması için bir vektör üretir. Bu vektördeki her yuva sözlükteki bir değere karşılık gelir, bu nedenle uzunluğu yerleşik sözlüğün boyutudur. Indicator ve Bag yalnızca giriş sütunundaki tek tek yuvalardan oluşturulan bit vektörlerinin nasıl toplandığından farklıdır: Gösterge için birleştirilirler ve Torba için eklenirler. Kaynak sütun Skaler olduğunda Gösterge ve Torba seçenekleri aynıdır.
Key bir KeyDataViewType sütunda anahtar üretir. Giriş sütunu bir vektörse çıkış, vektördeki her yuvanın giriş vektörünün ilgili yuvasına karşılık geldiği bir vektör anahtar türü içerir. Bir kategori yerleşik sözlükte bulunmazsa, sıfır değeri atanır.
Binary , giriş sütununda bulunan sözlükte bulunan değerleri temsil eden ikili kodlanmış bir vektör üretir. Giriş sütunundaki bir değer sözlükte bulunamazsa 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 OneHotHashEncodingTransformereğiter ve 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 aracı zincirine bir 'önbelleğe alma denetim noktası' ekler. Bu, aşağı akış tahmincilerinin önbelleğe alınan verilere karşı eğitilmesini sağlar. Birden çok veri geçişi alan eğitmenlerden önce bir önbelleğe alma denetim noktası olması yararlıdır. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Tahmin aracı verildiğinde, çağrıldıktan sonra Fit(IDataView) temsilci 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 nesneye sahip işlem hatları halinde oluşturulur, bu nedenle transformatör 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. |