ColumnConcatenatingEstimator 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.
Concatena uma ou mais colunas de entrada em uma nova coluna de saída.
public sealed class ColumnConcatenatingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Data.ColumnConcatenatingTransformer>type ColumnConcatenatingEstimator = class
interface IEstimator<ColumnConcatenatingTransformer>Public NotInheritable Class ColumnConcatenatingEstimator
Implements IEstimator(Of ColumnConcatenatingTransformer)- Herança
-
ColumnConcatenatingEstimator
- Implementações
Comentários
Características do avaliador
| Esse avaliador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros? | No |
| Tipo de dados de coluna de entrada | Qualquer um, exceto o tipo de chave . Todas as colunas de entrada devem ter o mesmo tipo. |
| Tipo de dados de coluna de saída | Um vetor do tipo de dados das colunas de entrada |
| Exportável para ONNX | Yes |
O resultado ColumnConcatenatingTransformer cria uma nova coluna, nomeada conforme especificado nos parâmetros de nome da coluna de saída, em que os valores de entrada são concatenados em um vetor. A ordem da concatenação segue a ordem na qual as colunas de entrada são especificadas.
Se o tipo de dados das colunas de entrada for um vetor, o tipo de dados da coluna de saída permanecerá o mesmo. No entanto, o tamanho do vetor será a soma dos tamanhos dos vetores de entrada.
Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.
Métodos
| Nome | Description |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Treina e retorna um ColumnConcatenatingTransformer. |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Retorna o SchemaShape esquema que será produzido pelo transformador. Usado para propagação e verificação de esquema em um pipeline. |
Métodos de Extensão
| Nome | Description |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os avaliadores downstream serão treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que têm várias passagens de dados. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) 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 avaliador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nessa cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado. |