CountFeatureSelectingEstimator 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.
Varsayılan olmayan değerlerin sayısının eşiğe eşit veya ondan büyük olduğu yuvaları seçer.
public sealed class CountFeatureSelectingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer>
type CountFeatureSelectingEstimator = class
interface IEstimator<ITransformer>
Public NotInheritable Class CountFeatureSelectingEstimator
Implements IEstimator(Of ITransformer)
- Devralma
-
CountFeatureSelectingEstimator
- Uygulamalar
Açıklamalar
Tahmin Aracı Özellikleri
Bu tahmin aracının parametrelerini eğitmek için verilere bakması gerekiyor mu? | Yes |
Giriş sütunu veri türü | vektör veya skaler , SingleDouble veya metin veri türleri |
Çıkış sütunu veri türü | Giriş sütunuyla aynı |
ONNX'e aktarılabilir | Yes |
Bu dönüşümde, her yuva için varsayılan olmayan ve eksik olmayan değer sayısını (vektör öğesi) saymak için bir toplayıcı kümesi kullanılır (varsayılan ve eksik tanımları için içindeki açıklamalar bölümüne DataKindbakın). Count değeri sağlanan count parametresinden küçükse, bu yuva bırakılır. Bu dönüşüm, ile OneHotHashEncodingTransformerbirlikte uygulandığında yararlıdır. Örneklerde veri içermeyen karma dönüştürme tarafından oluşturulan özellikleri kaldırabilir.
Örneğin, count parametresini 3 olarak ayarlar ve tahmin aracıyı aşağıdaki Özellikler sütununa uygularsak, şu ikinci yuvayı görürüz: NaN (eksik değer), 5, 5, 0 (varsayılan değer) değerleri bırakılıyor çünkü bu yuvada yalnızca iki varsayılan olmayan ve eksik olmayan değer (yani iki 5 değeri) vardır. 6, 6, 6, NaN değerlerine sahip olduğundan üçüncü yuva tutulmaktadır; bu nedenle, varsayılan olmayan ve eksik olmayan 3 değeri vardır.
Özellikler |
---|
4,NaN,6 |
4,5,6 |
4,5,6 |
4,0,NaN |
Yukarıdaki veri kümesi dönüşümden sonra bu şekilde görünür.
Özellikler |
---|
4,6 |
4,6 |
4,6 |
4,NaN |
Kullanım örneklerinin bağlantıları için Ayrıca Bkz. bölümüne bakın.
Yöntemler
Fit(IDataView) |
bir ITransformereğitip 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 zincirine 'önbelleğe alma denetim noktası' ekleme. Bu, aşağı akış tahmincilerinin önbelleğe alınan verilere karşı eğitilmesini sağlar. Birden çok veri geçiren eğitmenlerden önce bir önbelleğe alma kontrol noktası olması yararlıdır. |
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Tahmin aracı verildiğinde, bir temsilci çağrıldıktan sonra Fit(IDataView) 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 nesne içeren işlem hatları halinde oluşturulur, bu nedenle transformatörü 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. |