CustomStopWordsRemovingTransformer Класс

Определение

ITransformer результатом установки CustomStopWordsRemovingEstimator.

public sealed class CustomStopWordsRemovingTransformer : Microsoft.ML.Data.OneToOneTransformerBase
type CustomStopWordsRemovingTransformer = class
    inherit OneToOneTransformerBase
Public NotInheritable Class CustomStopWordsRemovingTransformer
Inherits OneToOneTransformerBase
Наследование
CustomStopWordsRemovingTransformer

Методы

GetOutputSchema(DataViewSchema)

ITransformer результатом установки CustomStopWordsRemovingEstimator.

(Унаследовано от RowToRowTransformerBase)
Transform(IDataView)

ITransformer результатом установки CustomStopWordsRemovingEstimator.

(Унаследовано от RowToRowTransformerBase)

Явные реализации интерфейса

ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)

ITransformer результатом установки CustomStopWordsRemovingEstimator.

(Унаследовано от RowToRowTransformerBase)
ITransformer.GetRowToRowMapper(DataViewSchema)

ITransformer результатом установки CustomStopWordsRemovingEstimator.

(Унаследовано от RowToRowTransformerBase)
ITransformer.IsRowToRowMapper

ITransformer результатом установки CustomStopWordsRemovingEstimator.

(Унаследовано от RowToRowTransformerBase)

Методы расширения

Preview(ITransformer, IDataView, Int32)

Предварительный просмотр эффекта transformer заданного.data

Append<TTrans>(ITransformer, TTrans)

Создайте новую цепочку преобразователя, добавив еще один преобразователь в конец этой цепочки преобразователя.

CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, PredictionEngineOptions)

TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> создает подсистему прогнозирования для конвейера временных рядов. Он обновляет состояние модели временных рядов с наблюдениями, наблюдаемыми на этапе прогнозирования, и позволяет выполнять контрольные точки модели.

CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)

TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> создает подсистему прогнозирования для конвейера временных рядов. Он обновляет состояние модели временных рядов с наблюдениями, наблюдаемыми на этапе прогнозирования, и позволяет выполнять контрольные точки модели.

Применяется к