OneHotEncodingEstimator 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.
Kategorik değerlerden oluşan bir veya daha fazla giriş sütunlarını, tek etkin kodlamalı vektörlerin en fazla çıkış sütununa dönüştürür.
public sealed class OneHotEncodingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingTransformer>
type OneHotEncodingEstimator = class
interface IEstimator<OneHotEncodingTransformer>
Public NotInheritable Class OneHotEncodingEstimator
Implements IEstimator(Of OneHotEncodingTransformer)
- Devralma
-
OneHotEncodingEstimator
- Uygulamalar
Açıklamalar
Tahmin Aracı Özellikleri
Bu tahmin aracının parametrelerini eğitmek için verilere bakması gerekiyor mu? | Yes |
Giriş sütunu veri türü | Sayısal, boole, metinDateTime veya anahtar türünde vektör veya skaler. |
Çıkış sütunu veri türü | Skaler veya anahtar vektörünün ya da türün vektörününSingle. |
ONNX'e aktarılabilir | Yes |
, OneHotEncodingEstimator giriş sütununda görünen benzersiz değerlerden oluşan bir sözlük oluşturur. Elde edilen OneHotEncodingTransformer sonuç, bir veya daha fazla giriş sütununu tek etkin kodlamalı vektörlerin en fazla çıkış sütununa dönüştürür.
OneHotEncodingEstimator genellikle kategorik verileri makine öğrenmesi algoritmasına sağlanabilir bir forma dönüştürmek için kullanılır.
Bu dönüşümün çıktısı tarafından OneHotEncodingEstimator.OutputKindbelirtilir:
Indicator bir gösterge vektör oluşturur. Bu vektördeki her yuva sözlükteki bir kategoriye karşılık gelir, bu nedenle uzunluğu yerleşik sözlüğün boyutudur. Dizinde bir değer bulunamazsa, çıkış sıfır vektördür.
Bag , her yuvanın giriş vektörinde karşılık gelen değerin gerçekleşme sayısını depolaması için bir vektör üretir. Bu vektördeki her yuva sözlükteki bir değere karşılık gelir, dolayısıyla uzunluğu yerleşik sözlüğün boyutudur. Indicator ve Bag yalnızca giriş sütunundaki tek tek yuvalardan oluşturulan bit vektörlerinin nasıl toplandığından farklıdır: Gösterge için birleştirilir ve Torba için eklenirler. Kaynak sütun Skaler olduğunda Gösterge ve Torba seçenekleri aynıdır.
Key bir KeyDataViewType sütunda anahtar üretir. Giriş sütunu bir vektörse çıkış, vektör yuvalarının giriş vektörünün ilgili yuvasına karşılık geldiği bir vektör anahtar türü içerir. Bulit sözlüğünde bir kategori bulunamazsa, bu kategoriye sıfır değeri atanır.
Binary , giriş sütununda bulunan sözlükte bulunan değerleri temsil eden ikili kodlanmış bir vektör üretir. Giriş sütunundaki bir değer sözlükte bulunmazsa, çıkış sıfır vektördür.
OneHotEncodingTransformer bir veya daha fazla sütuna uygulanabilir; bu durumda uygulandığı her sütun için ayrı bir sözlük oluşturur ve kullanır.
Kullanım örneklerinin bağlantıları için Ayrıca Bkz. bölümüne bakın.
Yöntemler
Fit(IDataView) |
bir OneHotEncodingTransformereğitip 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. |
Şunlara uygulanır
Ayrıca bkz.
- OneHotEncoding(TransformsCatalog+CategoricalTransforms, String, String, OneHotEncodingEstimator+OutputKind, Int32, ValueToKeyMappingEstimator+KeyOrdinality, IDataView)
- OneHotEncoding(TransformsCatalog+CategoricalTransforms, InputOutputColumnPair[], OneHotEncodingEstimator+OutputKind, Int32, ValueToKeyMappingEstimator+KeyOrdinality, IDataView)