NormalizationCatalog.NormalizeGlobalContrast Metodo

Definizione

Spazio dei nomi:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Pacchetto:

Microsoft.ML v2.0.0

Creare un GlobalContrastNormalizingEstimatoroggetto , che normalizza le colonne singolarmente applicando la normalizzazione del contrasto globale. Se si imposta ensureZeroMean su true, verrà applicato un passaggio di pre-elaborazione per fare in modo che la media della colonna specificata sia il vettore zero.

public static Microsoft.ML.Transforms.GlobalContrastNormalizingEstimator NormalizeGlobalContrast (this Microsoft.ML.TransformsCatalog catalog, string outputColumnName, string inputColumnName = default, bool ensureZeroMean = true, bool ensureUnitStandardDeviation = false, float scale = 1);

static member NormalizeGlobalContrast : Microsoft.ML.TransformsCatalog * string * string * bool * bool * single -> Microsoft.ML.Transforms.GlobalContrastNormalizingEstimator

<Extension()>
Public Function NormalizeGlobalContrast (catalog As TransformsCatalog, outputColumnName As String, Optional inputColumnName As String = Nothing, Optional ensureZeroMean As Boolean = true, Optional ensureUnitStandardDeviation As Boolean = false, Optional scale As Single = 1) As GlobalContrastNormalizingEstimator

Parametri

catalog

TransformsCatalog

Catalogo della trasformazione.

outputColumnName

String

Nome della colonna risultante dalla trasformazione di inputColumnName. Il tipo di dati di questa colonna corrisponderà al tipo di dati della colonna di input.

inputColumnName

String

Nome della colonna da normalizzare. Se impostato su null, il valore di outputColumnName verrà usato come origine. Questo strumento di stima opera su vettori di dimensioni note di Single.

ensureZeroMean

Boolean

Se true, sottrarre la media da ogni valore prima di normalizzare e usare l'input non elaborato in caso contrario.

ensureUnitStandardDeviation

Boolean

Se true, la deviazione standard del vettore risultante sarà una. In caso contrario, la norma L2 del vettore risultante sarebbe una.

scale

Single

Ridimensionare le funzionalità in base a questo valore.

Restituisce

GlobalContrastNormalizingEstimator

Esempio

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

namespace Samples.Dynamic
{
    class NormalizeGlobalContrast
    {
        public static void Example()
        {
            // Create a new ML context, for ML.NET operations. It can be used for
            // exception tracking and logging, as well as the source of randomness.
            var mlContext = new MLContext();
            var samples = new List<DataPoint>()
            {
                new DataPoint(){ Features = new float[4] { 1, 1, 0, 0} },
                new DataPoint(){ Features = new float[4] { 2, 2, 0, 0} },
                new DataPoint(){ Features = new float[4] { 1, 0, 1, 0} },
                new DataPoint(){ Features = new float[4] { 0, 1, 0, 1} }
            };
            // Convert training data to IDataView, the general data type used in
            // ML.NET.
            var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);
            var approximation = mlContext.Transforms.NormalizeGlobalContrast(
                "Features", ensureZeroMean: false, scale: 2,
                ensureUnitStandardDeviation: true);

            // Now we can transform the data and look at the output to confirm the
            // behavior of the estimator. This operation doesn't actually evaluate
            // data until we read the data below.
            var tansformer = approximation.Fit(data);
            var transformedData = tansformer.Transform(data);

            var column = transformedData.GetColumn<float[]>("Features").ToArray();
            foreach (var row in column)
                Console.WriteLine(string.Join(", ", row.Select(x => x.ToString(
                    "f4"))));
            // Expected output:
            //  2.0000, 2.0000,-2.0000,-2.0000
            //  2.0000, 2.0000,-2.0000,-2.0000
            //  2.0000,-2.0000, 2.0000,-2.0000
            //- 2.0000, 2.0000,-2.0000, 2.0000
        }

        private class DataPoint
        {
            [VectorType(4)]
            public float[] Features { get; set; }
        }
    }
}