ColumnSelectingEstimator Klasse
Definition
Wichtig
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Hält ausgewählte Spalten in einem IDataView.
public sealed class ColumnSelectingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.ColumnSelectingTransformer>type ColumnSelectingEstimator = class
inherit TrivialEstimator<ColumnSelectingTransformer>Public NotInheritable Class ColumnSelectingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of ColumnSelectingTransformer)- Vererbung
Hinweise
Schätzeigenschaften
| Muss dieser Schätzer die Daten untersuchen, um seine Parameter zu trainieren? | No |
| Datentyp für Eingabespalten | Any |
| Exportierbar in ONNX | Yes |
Das ergebnisgesteuerte ColumnSelectingTransformer Schema wird IDataView durch Ablegen oder Beibehalten ausgewählter Spalten aus dem Schema ausgeführt.
Es wird häufig verwendet, um unerwünschte Spalten zu entfernen, bevor ein Dataset serialisiert oder in eine Datei geschrieben wird. Es ist nicht erforderlich, nicht verwendete Spalten vor dem Training oder durchführen von Transformationen abzulegen, da dies IDataView lazily ausgewertet wird und die Spalten erst dann materialisiert, wenn sie benötigt werden. Im Falle der Serialisierung wird jede Spalte im Schema herausgeschrieben. Wenn spalten vorhanden sind, die nicht gespeichert werden sollen, kann dieser Schätzer verwendet werden, um sie zu entfernen.
Im Abschnitt "Siehe auch" finden Sie Links zu Verwendungsbeispielen.
Methoden
| Name | Beschreibung |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Hält ausgewählte Spalten in einem IDataView. (Geerbt von TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Gibt das SchemaShape Schema zurück, das vom Transformator erzeugt wird. Wird für die Schemaverteilung und Überprüfung in einer Pipeline verwendet. |
Erweiterungsmethoden
| Name | Beschreibung |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Fügen Sie einen "Zwischenspeicherungsprüfpunkt" an die Schätzkette an. Dadurch wird sichergestellt, dass die nachgeschalteten Schätzer anhand zwischengespeicherter Daten trainiert werden. Es ist hilfreich, einen Zwischenspeicherprüfpunkt vor Trainern zu haben, die mehrere Datendurchläufe übernehmen. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Geben Sie bei einer Schätzung ein Wrapping-Objekt zurück, das eine Stellvertretung aufruft, sobald Fit(IDataView) sie aufgerufen wird. Es ist häufig wichtig, dass ein Schätzer Informationen zu dem, was passt, zurückgeben, weshalb die Fit(IDataView) Methode ein speziell typiertes Objekt und nicht nur ein allgemeines ITransformerObjekt zurückgibt. IEstimator<TTransformer> Gleichzeitig werden jedoch oft in Pipelines mit vielen Objekten gebildet, daher müssen wir möglicherweise eine Kette von Schätzern bauen, über EstimatorChain<TLastTransformer> die der Schätzer, für den wir den Transformator erhalten wollen, irgendwo in dieser Kette begraben wird. Für dieses Szenario können wir über diese Methode einen Delegat anfügen, der aufgerufen wird, sobald "Fit" aufgerufen wird. |