ColumnCopyingEstimator 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.
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)
- Vererbung
Hinweise
Stimatoreigenschaften
Muss diese Schätzung die Daten untersuchen, um seine Parameter zu trainieren? | No |
Eingabespaltendatentyp | Any |
Ausgabespaltendatentyp | Identisch mit dem Datentyp in der Eingabespalte |
Exportierbar in ONNX | Yes |
Mit dem resultierenden ColumnCopyingTransformer wird eine neue Spalte erstellt, die in den Parametern des Ausgabespaltennamens angegeben ist, und kopiert die Daten aus der Eingabespalte in diese neue Spalte. Überprüfen Sie den Abschnitt "Siehe auch", um Links zu Verwendungsbeispielen zu finden.
Methoden
Fit(IDataView) |
IEstimator<TTransformer> für die ColumnCopyingTransformer. (Geerbt von TrivialEstimator<TTransformer>) |
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. |