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MissingValueReplacingEstimator Classe

Définition

public sealed class MissingValueReplacingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.MissingValueReplacingTransformer>
type MissingValueReplacingEstimator = class
    interface IEstimator<MissingValueReplacingTransformer>
Public NotInheritable Class MissingValueReplacingEstimator
Implements IEstimator(Of MissingValueReplacingTransformer)
Héritage
MissingValueReplacingEstimator
Implémente

Remarques

Caractéristiques de l’estimateur

Cet estimateur doit-il examiner les données pour entraîner ses paramètres ? Oui
Type de données de colonne d’entrée Vecteur ou scalaire de Single ou Double
Type de données de colonne de sortie Identique au type de données dans la colonne d’entrée
Exportable vers ONNX Oui

Le résultat <xref:Microsoft.ML.Transforms.MissingValueReplacingTransformer"/> crée une nouvelle colonne, nommée comme spécifié dans les paramètres de nom de colonne de sortie, et copie les données de la colonne d’entrée vers cette nouvelle colonne, à l’exception des valeurs manquantes dans les données qui seraient remplacées en fonction de la stratégie choisie.

Consultez la section Voir aussi pour obtenir des liens d’exemples d’utilisation.

Méthodes

Fit(IDataView)

Effectue l’apprentissage et retourne un MissingValueReplacingTransformer.

GetOutputSchema(SchemaShape)

Retourne le SchemaShape schéma qui sera produit par le transformateur. Utilisé pour la propagation et la vérification du schéma dans un pipeline.

Méthodes d’extension

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Ajoutez un « point de contrôle de mise en cache » à la chaîne d’estimateur. Cela garantit que les estimateurs en aval seront entraînés par rapport aux données mises en cache. Il est utile d’avoir un point de contrôle de mise en cache avant les formateurs qui prennent plusieurs passes de données.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Étant donné un estimateur, retournez un objet de création de package de restrictions qui appellera un délégué une fois Fit(IDataView) appelé. Il est souvent important qu’un estimateur retourne des informations sur ce qui était adapté, c’est pourquoi la Fit(IDataView) méthode retourne un objet spécifiquement typé, plutôt que simplement un général ITransformer. Toutefois, en même temps, IEstimator<TTransformer> sont souvent formés en pipelines avec de nombreux objets. Nous pouvons donc avoir besoin de créer une chaîne d’estimateurs par EstimatorChain<TLastTransformer> le biais de laquelle l’estimateur pour lequel nous voulons obtenir le transformateur est enterré quelque part dans cette chaîne. Pour ce scénario, nous pouvons par le biais de cette méthode attacher un délégué qui sera appelé une fois l’ajustement appelé.

S’applique à

Voir aussi