NormalizationCatalog.NormalizeLpNorm Método

Definição

Namespace:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Pacote:

Microsoft.ML v2.0.0

Crie um LpNormNormalizingEstimator, que normaliza (dimensiona) vetores na coluna de entrada para a norma de unidade. O tipo de norma que é usado é definido por norm. Definir ensureZeroMean como true, aplicará uma etapa de pré-processamento para tornar a média da coluna especificada um vetor zero.

public static Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimator NormalizeLpNorm (this Microsoft.ML.TransformsCatalog catalog, string outputColumnName, string inputColumnName = default, Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction norm = Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBase+NormFunction.L2, bool ensureZeroMean = false);

static member NormalizeLpNorm : Microsoft.ML.TransformsCatalog * string * string * Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction * bool -> Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimator

<Extension()>
Public Function NormalizeLpNorm (catalog As TransformsCatalog, outputColumnName As String, Optional inputColumnName As String = Nothing, Optional norm As LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction = Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBase+NormFunction.L2, Optional ensureZeroMean As Boolean = false) As LpNormNormalizingEstimator

Parâmetros

catalog

TransformsCatalog

O catálogo da transformação.

outputColumnName

String

Nome da coluna resultante da transformação de inputColumnName. O tipo de dados desta coluna será o mesmo que o tipo de dados da coluna de entrada.

inputColumnName

String

Nome da coluna a ser normalizada. Se definido como null, o valor do outputColumnName será usado como origem. Esse avaliador opera sobre vetores de tamanho conhecido de Single.

norm

LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction

Tipo de norma a ser usado para normalizar cada exemplo. A norma indicada do vetor resultante será normalizada para um.

ensureZeroMean

Boolean

Se true, subtrair a média de cada valor antes de normalizar e usar a entrada bruta caso contrário.

Retornos

LpNormNormalizingEstimator

Exemplos

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

namespace Samples.Dynamic
{
    class NormalizeLpNorm
    {
        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.NormalizeLpNorm("Features",
                norm: LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction.L1,
                ensureZeroMean: 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:
            //  0.2500,  0.2500, -0.2500, -0.2500
            //  0.2500,  0.2500, -0.2500, -0.2500
            //  0.2500, -0.2500,  0.2500, -0.2500
            // -0.2500,  0.2500, -0.2500,  0.2500
        }

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