CountFeatureSelectingEstimator Classe
Definizione
Importante
Alcune informazioni sono relative alla release non definitiva del prodotto, che potrebbe subire modifiche significative prima della release definitiva. Microsoft non riconosce alcuna garanzia, espressa o implicita, in merito alle informazioni qui fornite.
Seleziona gli slot per i quali il conteggio dei valori non predefiniti è maggiore o uguale a una soglia.
public sealed class CountFeatureSelectingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer>type CountFeatureSelectingEstimator = class
interface IEstimator<ITransformer>Public NotInheritable Class CountFeatureSelectingEstimator
Implements IEstimator(Of ITransformer)- Ereditarietà
-
CountFeatureSelectingEstimator
- Implementazioni
Commenti
Caratteristiche dello strumento di stima
| Questo strumento di stima deve esaminare i dati per eseguire il training dei relativi parametri? | Yes |
| Tipo di dati colonna di input | Vettore o scalare di tipi di Singledati , Double o di testo |
| Tipo di dati della colonna di output | Uguale alla colonna di input |
| Esportabile in ONNX | Yes |
Questa trasformazione usa un set di aggregatori per contare il numero di valori per ogni slot (elemento vettore) non predefinito e non mancante (per le definizioni di valori predefiniti e mancanti, vedere la sezione osservazioni in DataKind). Se il valore del conteggio è minore del parametro count specificato, lo slot viene eliminato. Questa trasformazione è utile quando viene applicata insieme a un oggetto OneHotHashEncodingTransformer. Può rimuovere le funzionalità generate dalla trasformazione hash senza dati negli esempi.
Ad esempio, se si imposta il parametro count su 3 e si adatta lo strumento di stima, applicare il trasformatore alla colonna Features seguente, verrà visualizzato il secondo slot contenente: NaN (valore mancante), 5, 5, 0 (valore predefinito) eliminato perché tale slot ha solo due valori non predefiniti e non mancanti, ovvero i due 5 valori. Il terzo slot viene mantenuto, perché ha i valori 6, 6, 6, NaN; quindi ha 3 non predefiniti e non mancanti.
| Features |
|---|
| 4,NaN,6 |
| 4,5,6 |
| 4,5,6 |
| 4,0,NaN |
Questo è il modo in cui il set di dati precedente verrà esaminato, dopo la trasformazione.
| Features |
|---|
| 4,6 |
| 4,6 |
| 4,6 |
| 4,NaN |
Vedere anche la sezione Vedere anche i collegamenti agli esempi di utilizzo.
Metodi
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Esegue il training e restituisce un oggetto ITransformer. |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Restituisce l'oggetto SchemaShape dello schema che verrà prodotto dal trasformatore. Usato per la propagazione e la verifica dello schema in una pipeline. |
Metodi di estensione
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. In questo modo si garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training su dati memorizzati nella cache. È utile disporre di un checkpoint di memorizzazione nella cache prima che i formatori eseseguono più passaggi di dati. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dato uno strumento di stima, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. È spesso importante che uno strumento di stima restituisca informazioni sulle dimensioni, motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> vengono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di estimatori tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo strumento di stima per il quale si vuole ottenere il trasformatore è sepolto in una posizione in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit. |