AutoCatalog.Featurizer Método
Definição
Importante
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Sobrecargas
| Featurizer(IDataView, ColumnInformation, String) |
Crie um único pipeline de featurize de acordo |
| Featurizer(IDataView, String, String[], String[], String[], String[], String[]) |
Crie um único pipeline de featurize de acordo |
Featurizer(IDataView, ColumnInformation, String)
Crie um único pipeline de featurize de acordo columnInformationcom . Essa função coletará todas as colunas em columnInformation, apresentando-as usando Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.CatalogFeaturizer(System.String[],System.String[]), Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.NumericFeaturizer(System.String[],System.String[]) ou Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.TextFeaturizer(System.String,System.String). E combiná-los em uma única coluna de recurso como saída.
public Microsoft.ML.AutoML.SweepablePipeline Featurizer (Microsoft.ML.IDataView data, Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation columnInformation, string outputColumnName = "Features");member this.Featurizer : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * string -> Microsoft.ML.AutoML.SweepablePipelinePublic Function Featurizer (data As IDataView, columnInformation As ColumnInformation, Optional outputColumnName As String = "Features") As SweepablePipelineParâmetros
- data
- IDataView
dados de entrada.
- columnInformation
- ColumnInformation
informações de coluna.
- outputColumnName
- String
coluna de recurso de saída.
Retornos
Um SweepablePipeline para a definição de recursos.
Aplica-se a
Featurizer(IDataView, String, String[], String[], String[], String[], String[])
Crie um único pipeline de featurize de acordo datacom . Essa função coletará todas as colunas em data e não em excludeColumns, apresentando-as usando Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.CatalogFeaturizer(System.String[],System.String[])ou Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.NumericFeaturizer(System.String[],System.String[])Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.TextFeaturizer(System.String,System.String). E combiná-los em uma única coluna de recurso como saída.
public Microsoft.ML.AutoML.SweepablePipeline Featurizer (Microsoft.ML.IDataView data, string outputColumnName = "Features", string[] catelogicalColumns = default, string[] numericColumns = default, string[] textColumns = default, string[] imagePathColumns = default, string[] excludeColumns = default);member this.Featurizer : Microsoft.ML.IDataView * string * string[] * string[] * string[] * string[] * string[] -> Microsoft.ML.AutoML.SweepablePipelinePublic Function Featurizer (data As IDataView, Optional outputColumnName As String = "Features", Optional catelogicalColumns As String() = Nothing, Optional numericColumns As String() = Nothing, Optional textColumns As String() = Nothing, Optional imagePathColumns As String() = Nothing, Optional excludeColumns As String() = Nothing) As SweepablePipelineParâmetros
- data
- IDataView
dados de entrada.
- outputColumnName
- String
coluna de recurso de saída.
- catelogicalColumns
- String[]
colunas que devem ser tratadas como catálogo. Se não for especificado, ele inferirá automaticamente se uma coluna for catálogo ou não.
- numericColumns
- String[]
colunas que devem ser tratadas como numéricas. Se não for especificado, ele inferirá automaticamente se uma coluna for catálogo ou não.
- textColumns
- String[]
colunas que devem ser tratadas como texto. Se não for especificado, ele inferirá automaticamente se uma coluna for catálogo ou não.
- imagePathColumns
- String[]
colunas que devem ser tratadas como caminho de imagem. Se não for especificado, ele inferirá automaticamente se uma coluna for catálogo ou não.
- excludeColumns
- String[]
colunas que não serão incluídas ao apresentar, como rótulo