ClusteringPredictionTransformer<TModel> 類別
定義
重要
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用於 ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> 叢集工作的基類。
public sealed class ClusteringPredictionTransformer<TModel> : Microsoft.ML.Data.SingleFeaturePredictionTransformerBase<TModel> where TModel : class
type ClusteringPredictionTransformer<'Model (requires 'Model : null)> = class
inherit SingleFeaturePredictionTransformerBase<'Model (requires 'Model : null)>
Public NotInheritable Class ClusteringPredictionTransformer(Of TModel)
Inherits SingleFeaturePredictionTransformerBase(Of TModel)
類型參數
- TModel
Microsoft.ML.IPredictorProducing`1 的實作。
- 繼承
-
ClusteringPredictionTransformer<TModel>
屬性
FeatureColumnName |
預測轉換器所使用的功能資料行名稱。 (繼承來源 SingleFeaturePredictionTransformerBase<TModel>) |
FeatureColumnType |
預測轉換器的類型 (繼承來源 SingleFeaturePredictionTransformerBase<TModel>) |
Model |
模型本身。 (繼承來源 PredictionTransformerBase<TModel>) |
方法
Dispose() |
用於 ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> 叢集工作的基類。 (繼承來源 PredictionTransformerBase<TModel>) |
GetOutputSchema(DataViewSchema) |
此預測轉換器的架構傳播。 (繼承來源 SingleFeaturePredictionTransformerBase<TModel>) |
Transform(IDataView) |
轉換輸入資料。 (繼承來源 PredictionTransformerBase<TModel>) |
明確介面實作
ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext) |
用於 ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> 叢集工作的基類。 (繼承來源 PredictionTransformerBase<TModel>) |
ITransformer.GetRowToRowMapper(DataViewSchema) |
取得 IRowToRowMapper 實例。 (繼承來源 PredictionTransformerBase<TModel>) |
ITransformer.IsRowToRowMapper |
在適當的架構上,呼叫 是否 GetRowToRowMapper(DataViewSchema) 應該成功。 (繼承來源 PredictionTransformerBase<TModel>) |
擴充方法
Preview(ITransformer, IDataView, Int32) |
預覽在指定 |
Append<TTrans>(ITransformer, TTrans) |
藉由將另一個轉換器附加至此轉換器鏈結的結尾,以建立新的轉換器鏈結。 |
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, PredictionEngineOptions) |
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> 會建立時間序列管線的預測引擎。 它會使用預測階段所見的觀察來更新時間序列模型的狀態,並允許檢查模型檢查點。 |
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition) |
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> 會建立時間序列管線的預測引擎。 它會使用預測階段所見的觀察來更新時間序列模型的狀態,並允許檢查模型檢查點。 |