BlockedTransformers type

BlockedTransformers에 대한 값을 정의합니다.
KnownBlockedTransformers 는 BlockedTransformers와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

TextTargetEncoder: 텍스트 데이터의 대상 인코딩입니다.
OneHotEncoder: Ohe 핫 인코딩은 이진 기능 변환을 만듭니다.
CatTargetEncoder: 범주 데이터의 대상 인코딩입니다.
TfIdf: Tf-Idf 용어 빈도 시간 역 문서 빈도를 의미합니다. 문서에서 정보를 식별하기 위한 일반적인 용어 가중치 체계입니다.
WoETargetEncoder: 증거 인코딩의 가중치는 범주 변수를 인코딩하는 데 사용되는 기술입니다. P(1)/P(0)의 자연 로그를 사용하여 가중치를 만듭니다.
LabelEncoder: 레이블 인코더는 레이블/범주 변수를 숫자 형식으로 변환합니다.
WordEmbedding: Word 포함은 단어 또는 구를 벡터 또는 일련의 숫자로 나타내는 데 도움이 됩니다.
NaiveBayes: Naive Bayes는 범주적으로 분산된 불연속 기능의 분류에 사용되는 분류입니다.
CountVectorizer: Count Vectorizer는 텍스트 문서 컬렉션을 토큰 수 행렬로 변환합니다.
HashOneHotEncoder: 해시 One 핫 인코더를 사용하면 범주 변수를 제한된 수의 새 기능으로 바꿀 수 있습니다. 이는 카디널리티가 높은 범주 기능에 자주 사용됩니다.