WordBagEstimator Класс
Определение
Важно!
Некоторые сведения относятся к предварительной версии продукта, в которую до выпуска могут быть внесены существенные изменения. Майкрософт не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, относительно приведенных здесь сведений.
public sealed class WordBagEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer>type WordBagEstimator = class
interface IEstimator<ITransformer>Public NotInheritable Class WordBagEstimator
Implements IEstimator(Of ITransformer)- Наследование
-
WordBagEstimator
- Реализации
Комментарии
Характеристики оценщика
| Должен ли этот оценщик просмотреть данные для обучения его параметров? | Да |
| Тип данных входного столбца | Вектор текста |
| Тип данных выходного столбца | Вектор известного размера Single |
| Экспортируемый в ONNX | Да |
В результате ITransformer создается новый столбец с именем, указанным в параметрах имени выходного столбца, и создается вектор количества n-грамм (последовательности n последовательных слов) из заданных данных. Это делается путем создания словаря n-граммов и использования идентификатора в словаре в качестве индекса в контейнере.
WordBagEstimator отличается от NgramExtractingEstimator того, что первый принимает текст внутри маркеров, а последний принимает маркеризованный текст в качестве входных данных.
Ссылки на примеры использования см. в разделе "См. также".
Методы
| Fit(IDataView) |
Тренирует и возвращает .ITransformer |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Распространение схемы для оценщиков. Возвращает форму выходной схемы оценщика, если фигура входной схемы похожа на указанную. |
Методы расширения
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Добавьте "контрольную точку кэширования" в цепочку оценщика. Это гарантирует, что подчиненные оценщики будут обучены на основе кэшированных данных. Рекомендуется использовать контрольную точку кэширования перед обучением, которые принимают несколько данных. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Учитывая оценщик, верните объект-оболочку, который будет вызывать делегат один раз Fit(IDataView) . Часто важно, чтобы оценщик возвращал сведения о том, что было положено, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает специально типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако в то же время часто IEstimator<TTransformer> формируются в конвейеры со многими объектами, поэтому нам может потребоваться создать цепочку оценщиков, где EstimatorChain<TLastTransformer> оценщик, для которого мы хотим получить преобразователь, похоронен где-то в этой цепочке. В этом сценарии мы можем подключить делегат, который будет вызываться после вызова соответствия. |