WordHashBagEstimator 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 WordHashBagEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer>type WordHashBagEstimator = class
interface IEstimator<ITransformer>Public NotInheritable Class WordHashBagEstimator
Implements IEstimator(Of ITransformer)- Наследование
-
WordHashBagEstimator
- Реализации
Комментарии
Характеристики оценщика
| Нужно ли этому оценщику просмотреть данные для обучения параметров? | Да |
| Тип данных входного столбца | Вектор текста |
| Тип данных выходного столбца | Вектор известного размера Single |
| Экспортируемый в ONNX | Нет |
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 хэширования каждой n-граммы и использования хэш-значения в качестве индекса в контейнере.
WordHashBagEstimator отличается от NgramHashingEstimator того, что первый принимает текст внутри маркеров, а последний принимает маркеризованный текст в качестве входных данных.
Ознакомьтесь с разделом "См. также" ссылки на примеры использования.
Методы
| Fit(IDataView) |
Поезда и возвращается 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 обеспечит обучение подчиненных оценщиков на основе кэшированных данных. Рекомендуется создать контрольную точку кэширования перед обучением, которые принимают несколько передач данных. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Учитывая оценщик, возвращает объект-оболочку, который будет вызывать делегат один раз Fit(IDataView) . Часто важно, чтобы оценщик возвращал сведения о том, что было в форме, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает специально типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако, в то же время, IEstimator<TTransformer> часто формируются в конвейеры со многими объектами, поэтому нам может потребоваться построить 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. |