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BlockedTransformer 结构

定义

命名空间:

Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models

程序集:

Azure.ResourceManager.MachineLearning.dll

包:

Azure.ResourceManager.MachineLearning v1.1.1

Source:

BlockedTransformer.cs

AutoML 支持的所有分类模型的枚举。

public readonly struct BlockedTransformer : IEquatable<Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.BlockedTransformer>

type BlockedTransformer = struct

Public Structure BlockedTransformer
Implements IEquatable(Of BlockedTransformer)

继承

ValueType

BlockedTransformer

实现

IEquatable<BlockedTransformer>

构造函数

BlockedTransformer(String)

初始化 BlockedTransformer 的新实例。

属性

CatTargetEncoder	分类数据的目标编码。
CountVectorizer	Count Vectorizer 将文本文档集合转换为标记计数矩阵。
HashOneHotEncoder	哈希 One 热编码器可将分类变量转换为有限数量的新功能。 这通常用于高基数分类特征。
LabelEncoder	标签编码器以数字形式转换标签/分类变量。
NaiveBayes	Naive Bayes 是一种分类，用于分类按类别分布的离散特征。
OneHotEncoder	Ohe 热编码创建二进制特征转换。
TextTargetEncoder	文本数据的目标编码。
TfIdf	Tf-Idf代表字词频率乘反文档频率。 这是一种常见的术语加权方案，用于标识文档中的信息。
WoETargetEncoder	权重证据编码是一种用于对分类变量进行编码的技术。 它使用 P (1) /P (0) 的自然对数来创建权重。
WordEmbedding	Word嵌入有助于将单词或短语表示为向量或一系列数字。

方法

Equals(BlockedTransformer)	指示当前对象是否等于同一类型的另一个对象。
ToString()	返回此实例的完全限定类型名称。

运算符

Equality(BlockedTransformer, BlockedTransformer)	确定两个 BlockedTransformer 值是否相同。
Implicit(String to BlockedTransformer)	将字符串转换为 BlockedTransformer。
Inequality(BlockedTransformer, BlockedTransformer)	确定两个 BlockedTransformer 值是否不相同。