ColumnConcatenatingEstimator Klasse
Definition
Wichtig
Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.
Verketten Sie eine oder mehrere Eingabespalten in eine neue Ausgabespalte.
public sealed class ColumnConcatenatingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Data.ColumnConcatenatingTransformer>type ColumnConcatenatingEstimator = class
interface IEstimator<ColumnConcatenatingTransformer>Public NotInheritable Class ColumnConcatenatingEstimator
Implements IEstimator(Of ColumnConcatenatingTransformer)- Vererbung
-
ColumnConcatenatingEstimator
- Implementiert
Hinweise
Stimatoreigenschaften
| Muss diese Schätzung die Daten untersuchen, um seine Parameter zu trainieren? | No |
| Eingabespaltendatentyp | Alle, mit Ausnahme des Schlüsseltyps . Alle Eingabespalten müssen denselben Typ aufweisen. |
| Ausgabespaltendatentyp | Ein Vektor des Datentyps der Eingabespalten |
| Exportierbar in ONNX | Yes |
ColumnConcatenatingTransformer Dadurch wird eine neue Spalte erstellt, die in den Ausgabespaltennamenparametern angegeben ist, wobei die Eingabewerte in einem Vektor verkettet werden. Die Reihenfolge der Verketteung folgt der Reihenfolge, in der die Eingabespalten angegeben werden.
Wenn der Datentyp der Eingabespalten ein Vektor ist, bleibt der Datentyp der Ausgabespalte identisch. Die Größe des Vektors ist jedoch die Summe der Größen der Eingabevektoren.
Überprüfen Sie den Abschnitt "Siehe auch", um Links zu Verwendungsbeispielen zu finden.
Methoden
| Fit(IDataView) |
Züge und zurückgeben eine ColumnConcatenatingTransformer. |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Gibt das SchemaShape Schema zurück, das vom Transformator erzeugt wird. Wird für die Schemavermehrung und Überprüfung in einer Pipeline verwendet. |
Erweiterungsmethoden
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Fügen Sie einen "Zwischenspeicherpunkt" an die Stimatorkette an. Dadurch wird sichergestellt, dass die nachgelagerten Stimatoren gegen zwischengespeicherte Daten trainiert werden. Es ist hilfreich, einen Cache-Prüfpunkt zu haben, bevor Trainer, die mehrere Daten übergeben. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Geben Sie aufgrund einer Schätzung ein Umbruchobjekt zurück, das einen Stellvertretung aufruft, sobald Fit(IDataView) er aufgerufen wird. Es ist oft wichtig, dass eine Schätzung Informationen zu dem zurückgibt, was passt, weshalb die Fit(IDataView) Methode ein spezifisches typiertes Objekt zurückgibt, anstatt nur ein allgemeines ITransformer. Gleichzeitig IEstimator<TTransformer> werden jedoch oft Pipelines mit vielen Objekten gebildet, sodass wir möglicherweise eine Kette von EstimatorChain<TLastTransformer> Schätzern erstellen müssen, über die der Schätzer, für den wir den Transformator erhalten möchten, irgendwo in dieser Kette begraben wird. Für dieses Szenario können wir über diese Methode eine Stellvertretung anfügen, die einmal aufgerufen wird, wenn die Anpassung aufgerufen wird. |