TransformsCatalog.CategoricalTransforms 클래스

정의

중요

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범주 데이터 변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

public sealed class TransformsCatalog.CategoricalTransforms

type TransformsCatalog.CategoricalTransforms = class

Public NotInheritable Class TransformsCatalog.CategoricalTransforms

OneHotEncoding(TransformsCatalog+CategoricalTransforms, InputOutputColumnPair[], OneHotEncodingEstimator+OutputKind, Int32, ValueToKeyMappingEstimator+KeyOrdinality, IDataView)	Create a OneHotEncodingEstimator, which converts one or more input text columns specified in `columns` into as many columns of one-hot encoded vectors.
OneHotEncoding(TransformsCatalog+CategoricalTransforms, String, String, OneHotEncodingEstimator+OutputKind, Int32, ValueToKeyMappingEstimator+KeyOrdinality, IDataView)	을 OneHotEncodingEstimator만듭니다. 이 열은 지정된 `inputColumnName` 입력 열을 이름이 `outputColumnName`1 핫으로 인코딩된 벡터의 열로 변환합니다.
OneHotHashEncoding(TransformsCatalog+CategoricalTransforms, InputOutputColumnPair[], OneHotEncodingEstimator+OutputKind, Int32, UInt32, Boolean, Int32)	Create a OneHotHashEncodingEstimator, which converts one or more input text columns specified by `columns` into as many columns of hash-based one-hot encoded vectors.
OneHotHashEncoding(TransformsCatalog+CategoricalTransforms, String, String, OneHotEncodingEstimator+OutputKind, Int32, UInt32, Boolean, Int32)	OneHotHashEncodingEstimator- 지정된 `inputColumnName` 텍스트 열을 해시 기반 원 핫 인코딩된 벡터 열로 `outputColumnName`변환합니다.