ColumnCopyingEstimator Classe
Definição
Importante
Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.
public sealed class ColumnCopyingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.ColumnCopyingTransformer>type ColumnCopyingEstimator = class
inherit TrivialEstimator<ColumnCopyingTransformer>Public NotInheritable Class ColumnCopyingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of ColumnCopyingTransformer)- Herança
Comentários
Características do estimador
| Esse estimador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros? | No |
| Tipo de dados de coluna de entrada | Qualquer |
| Tipo de dados de coluna de saída | O mesmo que o tipo de dados na coluna de entrada |
| Exportável para ONNX | Sim |
O ColumnCopyingTransformer resultante cria uma nova coluna, nomeada conforme especificado nos parâmetros de nome da coluna de saída e copia os dados da coluna de entrada para esta nova coluna. Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.
Métodos
| Fit(IDataView) |
IEstimator<TTransformer> para o ColumnCopyingTransformer. (Herdado de TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Retorna o SchemaShape esquema que será produzido pelo transformador. Usado para propagação e verificação de esquema em um pipeline. |
Métodos de Extensão
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Acrescente um "ponto de verificação de cache" à cadeia de estimativas. Isso garantirá que os estimadores downstream serão treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que fazem várias passagens de dados. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dado um estimador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) chamado. Geralmente, é importante que um estimador retorne informações sobre o que estava em forma, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário construir uma cadeia de estimadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o estimador para o qual queremos que o transformador seja enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado quando fit for chamado. |