HashingEstimator Klasse

Definition

Namespace:

Microsoft.ML.Transforms

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Paket:

Microsoft.ML v3.0.1

Stimator für HashingTransformer, der entweder einzelne wertete Spalten oder Vektorspalten hasht. Bei Vektorspalten wird für jeden Slot ein separater Hashwert gebildet.

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)

Vererbung

Object

HashingEstimator

Implementiert

IEstimator<HashingTransformer>

Hinweise

Stimatoreigenschaften

Muss dieser Schätzer die Daten untersuchen, um seine Parameter zu trainieren?	Ja, wenn die Zuordnung der Hashes zu den Werten erforderlich ist.
Eingabespaltendatentyp	Vektor oder Skalar numerischer, boolescher, Text, DateTime - und Schlüsseltyp .
Ausgabespaltendatentyp	Vektor - oder Skalarschlüsseltyp .
Exportierbar in ONNX	Ja - bei Schätzern, die auf v1.5 und up trainiert wurden. Int64, UInt64, Single, Double und OrderedHashing werden nicht unterstützt.

Überprüfen Sie den Abschnitt "Siehe auch", um Links zu Verwendungsbeispielen zu finden.

Methoden

Fit(IDataView)	Züge und gibt einen HashingTransformer.
GetOutputSchema(SchemaShape)	Gibt das SchemaShape Schema zurück, das vom Transformator erzeugt wird. Wird für die Schemaverteilung und Überprüfung in einer Pipeline verwendet.

Erweiterungsmethoden

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Fügen Sie einen "Zwischenspeicherungsprüfpunkt" an die Schätzkette an. Dadurch wird sichergestellt, dass die nachgelagerten Schätzer anhand zwischengespeicherter Daten trainiert werden. Es ist hilfreich, einen Cache-Prüfpunkt vor Trainern zu haben, die mehrere Datendurchläufe übernehmen.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Wenn sie eine Schätzung erhalten, geben Sie ein Umbruchobjekt zurück, das einen Delegaten aufruft, sobald Fit(IDataView) er aufgerufen wird. Es ist häufig wichtig, dass ein Schätzer Informationen darüber zurückgibt, was passt, weshalb die Fit(IDataView) Methode ein speziell typiertes Objekt zurückgibt, anstatt nur ein allgemeines ITransformerObjekt zurückzugeben. IEstimator<TTransformer> Gleichzeitig werden jedoch häufig Pipelines mit vielen Objekten gebildet, daher müssen wir möglicherweise eine Kette von Schätzern erstellen, über EstimatorChain<TLastTransformer> die der Schätzer, für den wir den Transformator erhalten möchten, irgendwo in dieser Kette begraben wird. Für dieses Szenario können wir über diese Methode eine Stellvertretung anfügen, die aufgerufen wird, sobald sie aufgerufen wird.

Weitere Informationen

• Hash(TransformsCatalog+ConversionTransforms, HashingEstimator+ColumnOptions[])
• Hash(TransformsCatalog+ConversionTransforms, String, String, Int32, Int32)