NormalizationCatalog.NormalizeLpNorm Méthode

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Paquet:

Microsoft.ML v3.0.1

Créez un LpNormNormalizingEstimatorvecteur qui normalise (met à l’échelle) les vecteurs de la colonne d’entrée vers la norme d’unité. Le type de norme utilisé est défini par norm. Le paramètre ensureZeroMean sur true, applique une étape de prétraitement pour que la moyenne de la colonne spécifiée soit un vecteur zéro.

public static Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimator NormalizeLpNorm (this Microsoft.ML.TransformsCatalog catalog, string outputColumnName, string inputColumnName = default, Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction norm = Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBase+NormFunction.L2, bool ensureZeroMean = false);

static member NormalizeLpNorm : Microsoft.ML.TransformsCatalog * string * string * Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction * bool -> Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimator

<Extension()>
Public Function NormalizeLpNorm (catalog As TransformsCatalog, outputColumnName As String, Optional inputColumnName As String = Nothing, Optional norm As LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction = Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBase+NormFunction.L2, Optional ensureZeroMean As Boolean = false) As LpNormNormalizingEstimator

Paramètres

catalog

TransformsCatalog

Catalogue de la transformation.

outputColumnName

String

Nom de la colonne résultant de la transformation de inputColumnName. Le type de données de cette colonne sera identique au type de données de la colonne d’entrée.

inputColumnName

String

Nom de la colonne à normaliser. Si la valeur est définie null, la valeur du outputColumnName fichier sera utilisée comme source. Cet estimateur opère sur des vecteurs de taille connue de Single.

norm

LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction

Type de norme à utiliser pour normaliser chaque échantillon. La norme indiquée du vecteur résultant sera normalisée en une.

ensureZeroMean

Boolean

Si true, soustrait la moyenne de chaque valeur avant de normaliser et d’utiliser l’entrée brute sinon.

Retours

LpNormNormalizingEstimator

Exemples

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
using Microsoft.ML.Transforms;

namespace Samples.Dynamic
{
    class NormalizeLpNorm
    {
        public static void Example()
        {
            // Create a new ML context, for ML.NET operations. It can be used for
            // exception tracking and logging, as well as the source of randomness.
            var mlContext = new MLContext();
            var samples = new List<DataPoint>()
            {
                new DataPoint(){ Features = new float[4] { 1, 1, 0, 0} },
                new DataPoint(){ Features = new float[4] { 2, 2, 0, 0} },
                new DataPoint(){ Features = new float[4] { 1, 0, 1, 0} },
                new DataPoint(){ Features = new float[4] { 0, 1, 0, 1} }
            };
            // Convert training data to IDataView, the general data type used in
            // ML.NET.
            var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);
            var approximation = mlContext.Transforms.NormalizeLpNorm("Features",
                norm: LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction.L1,
                ensureZeroMean: true);

            // Now we can transform the data and look at the output to confirm the
            // behavior of the estimator. This operation doesn't actually evaluate
            // data until we read the data below.
            var tansformer = approximation.Fit(data);
            var transformedData = tansformer.Transform(data);

            var column = transformedData.GetColumn<float[]>("Features").ToArray();
            foreach (var row in column)
                Console.WriteLine(string.Join(", ", row.Select(x => x.ToString(
                    "f4"))));
            // Expected output:
            //  0.2500,  0.2500, -0.2500, -0.2500
            //  0.2500,  0.2500, -0.2500, -0.2500
            //  0.2500, -0.2500,  0.2500, -0.2500
            // -0.2500,  0.2500, -0.2500,  0.2500
        }

        private class DataPoint
        {
            [VectorType(4)]
            public float[] Features { get; set; }
        }
    }
}