KnownBlockedTransformers enum

범주 데이터의 대상 인코딩입니다.

Count Vectorizer는 텍스트 문서 컬렉션을 토큰 개수 행렬로 변환합니다.

해시 원 핫 인코더는 범주 변수를 제한된 수의 새로운 기능으로 전환할 수 있습니다. 이는 카디널리티가 높은 범주 기능에 자주 사용됩니다.

레이블 인코더는 레이블/범주 변수를 숫자 형식으로 변환합니다.

Naive Bayes는 범주적으로 분산된 불연속 기능의 분류에 사용되는 분류입니다.

Ohe 핫 인코딩은 이진 기능 변환을 만듭니다.

텍스트 데이터의 대상 인코딩입니다.

Tf-Idf 용어 빈도 시간 역 문서 빈도를 의미합니다. 문서에서 정보를 식별하기 위한 일반적인 용어 가중치 체계입니다.

증명 정보 인코딩의 가중치는 범주 변수를 인코딩하는 데 사용되는 기술입니다. P(1)/P(0)의 자연 로그를 사용하여 가중치를 만듭니다.

단어 포함은 단어 또는 구를 벡터 또는 일련의 숫자로 나타내는 데 도움이 됩니다.