WordHashBagEstimator Klasse
Definition
Wichtig
Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.
IEstimator<TTransformer> für die ITransformer.
public sealed class WordHashBagEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer>type WordHashBagEstimator = class
interface IEstimator<ITransformer>Public NotInheritable Class WordHashBagEstimator
Implements IEstimator(Of ITransformer)- Vererbung
-
WordHashBagEstimator
- Implementiert
Hinweise
Schätzeigenschaften
| Muss dieser Schätzer die Daten untersuchen, um seine Parameter zu trainieren? | Yes |
| Eingabespaltendatentyp | Textvektor |
| Ausgabespaltendatentyp | Vektor der bekannten Größe von Single |
| Exportierbar in ONNX | No |
Das Ergebnis ITransformer erstellt eine neue Spalte, die gemäß der Angabe in den Parametern der Ausgabespalte benannt ist, und erzeugt einen Vektor von n-Gramm-Zählungen (Sequenzen von n aufeinander folgenden Wörtern) aus einer bestimmten Daten. Dies geschieht durch Hashing jedes n-Gramms und die Verwendung des Hashwerts als Index in der Tasche.
WordHashBagEstimator unterscheidet sich davon NgramHashingEstimator , dass der frühere Text intern tokenisiert, während letztere tokenisierten Text als Eingabe akzeptiert.
Im Abschnitt "Siehe auch" finden Sie Links zu Verwendungsbeispielen.
Methoden
| Name | Beschreibung |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Züge und Gibt einen ITransformer. |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Schemaverteilung für Schätzer. Gibt das Ausgabeschema-Shape des Schätzfelds zurück, wenn das Eingabeschema-Shape wie die bereitgestellte ist. |
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. |