KeyToBinaryVectorMappingEstimator Classe
Definição
Importante
Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.
Avaliador para KeyToBinaryVectorMappingTransformer. Converte tipos de chave em sua representação binária correspondente do valor original.
public sealed class KeyToBinaryVectorMappingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.KeyToBinaryVectorMappingTransformer>type KeyToBinaryVectorMappingEstimator = class
inherit TrivialEstimator<KeyToBinaryVectorMappingTransformer>Public NotInheritable Class KeyToBinaryVectorMappingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of KeyToBinaryVectorMappingTransformer)- Herança
Comentários
Características do avaliador
| Esse avaliador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros? | No |
| Tipo de dados de coluna de entrada | chave ou um vetor de tamanho conhecido de chaves. |
| Tipo de dados da coluna de saída | Um vetor de tamanho conhecido de System.Single. |
| Exportável para ONNX | No |
Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.
Métodos
| Fit(IDataView) |
Avaliador para KeyToBinaryVectorMappingTransformer. Converte tipos de chave em sua representação binária correspondente do valor original. (Herdado de TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Retorna o SchemaShape esquema que será produzido pelo transformador. Usado para propagação e verificação de esquema em um pipeline. |
Métodos de Extensão
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os estimadores downstream sejam treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que levam vários passes de dados. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) que seja chamado. Geralmente, é importante que um avaliador retorne informações sobre o que estava em forma, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário criar uma cadeia de avaliadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o estimador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado. |