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AutoCatalog.Featurizer Méthode

Définition

Surcharges

Featurizer(IDataView, ColumnInformation, String)

Créez un pipeline de caractérisation unique en fonction de columnInformation. Cette fonction collecte toutes les colonnes dans , en columnInformationles exploitant à l’aide Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.CatalogFeaturizer(System.String[],System.String[])de , Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.NumericFeaturizer(System.String[],System.String[]) ou Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.TextFeaturizer(System.String,System.String). Et combinez-les en une seule colonne de fonctionnalité en tant que sortie.

Featurizer(IDataView, String, String[], String[], String[], String[], String[])

Créez un pipeline de caractérisation unique en fonction de data. Cette fonction collecte toutes les colonnes dans data et non dans excludeColumns, en les utilisant à l’aide Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.CatalogFeaturizer(System.String[],System.String[])de , Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.NumericFeaturizer(System.String[],System.String[]) ou Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.TextFeaturizer(System.String,System.String). Et combinez-les en une seule colonne de fonctionnalité en tant que sortie.

Featurizer(IDataView, ColumnInformation, String)

Source:
AutoCatalog.cs
Source:
AutoCatalog.cs
Source:
AutoCatalog.cs

Créez un pipeline de caractérisation unique en fonction de columnInformation. Cette fonction collecte toutes les colonnes dans , en columnInformationles exploitant à l’aide Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.CatalogFeaturizer(System.String[],System.String[])de , Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.NumericFeaturizer(System.String[],System.String[]) ou Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.TextFeaturizer(System.String,System.String). Et combinez-les en une seule colonne de fonctionnalité en tant que sortie.

public Microsoft.ML.AutoML.SweepablePipeline Featurizer(Microsoft.ML.IDataView data, Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation columnInformation, string outputColumnName = "Features");
member this.Featurizer : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * string -> Microsoft.ML.AutoML.SweepablePipeline
Public Function Featurizer (data As IDataView, columnInformation As ColumnInformation, Optional outputColumnName As String = "Features") As SweepablePipeline

Paramètres

data
IDataView

données d’entrée.

columnInformation
ColumnInformation

informations sur la colonne.

outputColumnName
String

colonne de fonctionnalité de sortie.

Retours

pour SweepablePipeline la caractérisation.

S’applique à

Featurizer(IDataView, String, String[], String[], String[], String[], String[])

Source:
AutoCatalog.cs
Source:
AutoCatalog.cs
Source:
AutoCatalog.cs

Créez un pipeline de caractérisation unique en fonction de data. Cette fonction collecte toutes les colonnes dans data et non dans excludeColumns, en les utilisant à l’aide Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.CatalogFeaturizer(System.String[],System.String[])de , Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.NumericFeaturizer(System.String[],System.String[]) ou Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.TextFeaturizer(System.String,System.String). Et combinez-les en une seule colonne de fonctionnalité en tant que sortie.

public Microsoft.ML.AutoML.SweepablePipeline Featurizer(Microsoft.ML.IDataView data, string outputColumnName = "Features", string[] catelogicalColumns = default, string[] numericColumns = default, string[] textColumns = default, string[] imagePathColumns = default, string[] excludeColumns = default);
member this.Featurizer : Microsoft.ML.IDataView * string * string[] * string[] * string[] * string[] * string[] -> Microsoft.ML.AutoML.SweepablePipeline
Public Function Featurizer (data As IDataView, Optional outputColumnName As String = "Features", Optional catelogicalColumns As String() = Nothing, Optional numericColumns As String() = Nothing, Optional textColumns As String() = Nothing, Optional imagePathColumns As String() = Nothing, Optional excludeColumns As String() = Nothing) As SweepablePipeline

Paramètres

data
IDataView

données d’entrée.

outputColumnName
String

colonne de fonctionnalité de sortie.

catelogicalColumns
String[]

colonnes qui doivent être traitées en tant que catalogue. Si elle n’est pas spécifiée, elle déduit automatiquement si une colonne est catalog ou non.

numericColumns
String[]

colonnes qui doivent être traitées comme numériques. Si elle n’est pas spécifiée, elle déduit automatiquement si une colonne est catalog ou non.

textColumns
String[]

colonnes qui doivent être traitées comme du texte. Si elle n’est pas spécifiée, elle déduit automatiquement si une colonne est catalog ou non.

imagePathColumns
String[]

colonnes qui doivent être traitées comme chemin d’accès à l’image. Si elle n’est pas spécifiée, elle déduit automatiquement si une colonne est catalog ou non.

excludeColumns
String[]

colonnes qui ne seront pas incluses lors de la caractérisation, comme l’étiquette

Retours

S’applique à