HashingEstimator 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 HashingTransformer, que hashes colunas de valor único ou colunas de vetor. Para colunas de vetor, ele hashes cada slot separadamente.
public sealed class HashingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.HashingTransformer>type HashingEstimator = class
interface IEstimator<HashingTransformer>Public NotInheritable Class HashingEstimator
Implements IEstimator(Of HashingTransformer)- Herança
-
HashingEstimator
- Implementações
Comentários
Características do avaliador
| Esse avaliador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros? | Sim, se o mapeamento dos hashes para os valores for necessário. |
| Tipo de dados de coluna de entrada | Vetor ou escalares de tipo numérico, booliano, texto, DateTime e chave . |
| Tipo de dados de coluna de saída | Tipo de chave vetor ou escalar. |
| Exportável para ONNX | Sim - em avaliadores treinados na v1.5 e em cima. Int64, UInt64e SingleDouble OrderedHashing não têm suporte. |
Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.
Métodos
| Nome | Description |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Treina e retorna um HashingTransformer. |
| 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. |