ColumnSelectingEstimator Classe

Definizione

Spazio dei nomi:

Microsoft.ML.Transforms

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Pacchetto:

Microsoft.ML v3.0.1

Mantiene o elimina le colonne selezionate da un IDataViewoggetto .

public sealed class ColumnSelectingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.ColumnSelectingTransformer>

type ColumnSelectingEstimator = class
    inherit TrivialEstimator<ColumnSelectingTransformer>

Public NotInheritable Class ColumnSelectingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of ColumnSelectingTransformer)

Ereditarietà

Object

TrivialEstimator<ColumnSelectingTransformer>

ColumnSelectingEstimator

Commenti

Caratteristiche dello strumento di stima

Questo stimatore deve esaminare i dati per eseguire il training dei relativi parametri?	No
Tipo di dati colonne di input	Qualsiasi
Esportabile in ONNX	Sì

Il risultato ColumnSelectingTransformer opera sullo schema di un determinato IDataView eliminando o mantenendo le colonne selezionate dallo schema.

Viene comunemente usato per rimuovere colonne indesiderate prima di serializzare un set di dati o scriverlo in un file. Non è necessario eliminare colonne inutilizzate prima del training o dell'esecuzione di trasformazioni, poiché viene IDataView valutata in modo più pigro e non materializzerà effettivamente le colonne fino a quando non è necessario. Nel caso della serializzazione, ogni colonna nello schema verrà scritta. Se sono presenti colonne che non devono essere salvate, questo stimatore può essere usato per rimuoverle.

Controllare la sezione Vedere anche i collegamenti agli esempi di utilizzo.

Metodi

Fit(IDataView)	Mantiene o elimina le colonne selezionate da un IDataViewoggetto . (Ereditato da TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	Restituisce l'oggetto SchemaShape dello schema che verrà prodotto dal trasformatore. Usato per la propagazione e la verifica dello schema in una pipeline.

Metodi di estensione

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

Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. Ciò garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training sui dati memorizzati nella cache. È utile avere un checkpoint di memorizzazione nella cache prima dei training che accettano più passaggi di dati.

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

Dato un stimatore, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. Spesso è importante che un stimatore restituisca informazioni su ciò che è stato adatto, che è il motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> sono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di stima tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo stimatore per cui si vuole ottenere il trasformatore è sepolto da qualche parte in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare questo metodo a un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit.

Vedi anche

• DropColumns(TransformsCatalog, String[])
• SelectColumns(TransformsCatalog, String[])
• SelectColumns(TransformsCatalog, String[], Boolean)