Zastosuj zaimportowany model w formacie TensorFlow lub ONNX.
Po przetworzeniu danych po przekazaniu ich przez model.
Przekształcenia w tym przewodniku zwracają klasy implementujące interfejs IEstimator . Przekształcenia danych można łączyć w łańcuchy. Każda transformacja oczekuje i tworzy dane określonych typów i formatów, które są określone w dokumentacji połączonej dokumentacji referencyjnej.
Niektóre przekształcenia danych wymagają danych szkoleniowych w celu obliczenia ich parametrów. Na przykład: NormalizeMeanVariance transformator oblicza średnią i wariancję danych treningowych podczas Fit() operacji i używa tych parametrów w Transform() operacji.
Inne przekształcenia danych nie wymagają danych szkoleniowych. Na przykład: transformacja ConvertToGrayscale może wykonać operację Transform() bez jakichkolwiek danych treningowych Fit() podczas operacji.
Skaluj każdą wartość w wierszu, odejmując średnią danych wierszy i dzieląc przez odchylenie standardowe lub l2-normę (dane wierszy) i mnożąc przez konfigurowalny współczynnik skalowania (domyślnie 2)
Przypisz wartość wejściową do indeksu pojemnika i podziel według liczby pojemników, aby wygenerować wartość zmiennoprzecinkową z zakresu od 0 do 1. Granice pojemnika są obliczane w celu równomiernego rozłożenia danych treningowych między pojemnikami
Skaluj każdą wartość przy użyciu statystyk niezawodnych dla wartości odstających, które wyśrodkują dane około 0 i skalują dane zgodnie z zakresem kwantylu.
Wykrywanie punktów zmian w niezależnych i identycznych danych szeregów czasowych (IID) przy użyciu adaptacyjnych oszacowań gęstości jądra i wyników martingale
Wykrywanie skoków liczby niezależnych i identycznych danych szeregów czasowych (IID) przy użyciu adaptacyjnych oszacowań gęstości jądra i wyników martingale
Utwórz nową kolumnę wyjściową, której wartość jest ustawiona na wartość domyślną, jeśli brakuje wartości z kolumny wejściowej, a wartość wejściowa w przeciwnym razie
Mapuj każdy wektor wejściowy na przestrzeń cech o niższym wymiarach, gdzie wewnętrzne produkty przybliżone funkcji jądra, dzięki czemu funkcje mogą być używane jako dane wejściowe do algorytmów liniowych
Przekształca binarny klasyfikator nieprzetworzonego wyniku na prawdopodobieństwo klasy przy użyciu regresji logistycznej z parametrami szacowanymi przy użyciu danych treningowych
Przekształca nieprzetworzone wyniki klasyfikatora binarnego na prawdopodobieństwo klasy, przypisując wyniki do pojemników i obliczając prawdopodobieństwo na podstawie rozkładu między pojemnikami
Przekształca nieprzetworzone wyniki klasyfikatora binarnego na prawdopodobieństwo klasy, przypisując wyniki do pojemników, gdzie położenie granic i rozmiar pojemników są szacowane przy użyciu danych treningowych
Stosowanie wyrażenia w celu przekształcania kolumn w nowe
Nie.
Współpracuj z nami w serwisie GitHub
Źródło tej zawartości można znaleźć w witrynie GitHub, gdzie można również tworzyć i przeglądać problemy i żądania ściągnięcia. Więcej informacji znajdziesz w naszym przewodniku dla współtwórców.