OneHotHashEncodingTransformer Classe
Définition
Important
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ITransformer résultant de l’ajustement d’un OneHotHashEncodingEstimator.
public sealed class OneHotHashEncodingTransformer : Microsoft.ML.ITransformer
type OneHotHashEncodingTransformer = class
interface ITransformer
interface ICanSaveModel
Public NotInheritable Class OneHotHashEncodingTransformer
Implements ITransformer
- Héritage
-
OneHotHashEncodingTransformer
- Implémente
Méthodes
GetOutputSchema(DataViewSchema) |
Propagation de schéma pour les transformateurs. Retourne le schéma de sortie des données, si le schéma d’entrée est semblable à celui fourni. |
Transform(IDataView) |
Prenez les données, effectuez des transformations, extrayez les données. Notez que IDataView les transformations sont différées, donc aucune transformation réelle ne se produit ici, juste la validation de schéma. |
Implémentations d’interfaces explicites
ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext) |
ITransformer résultant de l’ajustement d’un OneHotHashEncodingEstimator. |
ITransformer.GetRowToRowMapper(DataViewSchema) |
Construit un mappeur de ligne à ligne basé sur un schéma d’entrée. |
ITransformer.IsRowToRowMapper |
Indique si un appel doit GetRowToRowMapper(DataViewSchema) réussir sur un schéma approprié. |
Méthodes d’extension
Preview(ITransformer, IDataView, Int32) |
Afficher un aperçu d’un effet sur |
Append<TTrans>(ITransformer, TTrans) |
Créez une chaîne de transformateur, en ajoutant un autre transformateur à la fin de cette chaîne de transformateurs. |
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, PredictionEngineOptions) |
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> crée un moteur de prédiction pour un pipeline de série chronologique. Il met à jour l’état du modèle de série chronologique avec des observations observées lors de la phase de prédiction et permet de contrôler le modèle. |
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition) |
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> crée un moteur de prédiction pour un pipeline de série chronologique. Il met à jour l’état du modèle de série chronologique avec des observations observées lors de la phase de prédiction et permet de contrôler le modèle. |