BlockedTransformer 構造体

定義

重要

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AutoML でサポートされているすべての分類モデルの列挙型。

public readonly struct BlockedTransformer : IEquatable<Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.BlockedTransformer>

type BlockedTransformer = struct

Public Structure BlockedTransformer
Implements IEquatable(Of BlockedTransformer)

BlockedTransformer の新しいインスタンスを初期化します。

CatTargetEncoder	カテゴリデータのターゲットエンコード。
CountVectorizer	Count Vectorizer は、テキストドキュメントのコレクションをトークン数のマトリックスに変換します。
HashOneHotEncoder	One Hot Encoder をハッシュすると、カテゴリ変数を限られた数の新機能に変換できます。これは、多くの場合、カーディナリティの高いカテゴリ特徴に使用されます。
LabelEncoder	ラベルエンコーダーは、ラベル/カテゴリ変数を数値形式で変換します。
NaiveBayes	Naive Bayes は分類され、カテゴリ別に分散される個別の特徴の分類に使用されます。
OneHotEncoder	Ohe ホットエンコードでは、バイナリ特徴変換が作成されます。
TextTargetEncoder	テキストデータのターゲットエンコード。
TfIdf	Tf-Idfは、用語頻度時間逆ドキュメント頻度を表します。これは、ドキュメントから情報を識別するための一般的な用語重み付けスキームです。
WoETargetEncoder	Evidence エンコードの重みは、カテゴリ変数をエンコードするために使用される手法です。 P(1)/P(0) の自然対数を使用して重みを作成します。
WordEmbedding	Word埋め込みは、単語または語句をベクトルまたは一連の数値として表すのに役立ちます。

Equals(BlockedTransformer)	現在のオブジェクトが、同じ型の別のオブジェクトと等しいかどうかを示します。
ToString()	このインスタンスの完全修飾型名を返します。

Equality(BlockedTransformer, BlockedTransformer)	2 つの BlockedTransformer 値が同じかどうかを判断します。
Implicit(String to BlockedTransformer)	文字列を BlockedTransformer に変換します。
Inequality(BlockedTransformer, BlockedTransformer)	2 つの BlockedTransformer 値が同じでないかどうかを判断します。