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ColumnSelectingEstimator Classe

Definição

Mantém ou descarta colunas selecionadas de um IDataView.

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)
Herança

Comentários

Características do avaliador

Esse avaliador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros? No
Tipo de dados de colunas de entrada Qualquer
Exportável para ONNX Sim

O resultado ColumnSelectingTransformer opera no esquema de um determinado IDataView removendo ou mantendo colunas selecionadas do esquema.

Normalmente, ele é usado para remover colunas indesejadas antes de serializar um conjunto de dados ou escrevê-lo em um arquivo. Não é necessário descartar colunas não usadas antes do treinamento ou executar transformações, pois elas IDataView são avaliadas preguiçosamente e não materializarão as colunas até que sejam necessárias. No caso da serialização, cada coluna no esquema será gravada. Se houver colunas que não devem ser salvas, esse avaliador poderá ser usado para removê-las.

Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.

Métodos

Fit(IDataView)

Mantém ou descarta colunas selecionadas de um IDataView.

(Herdado de TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)

Retorna o SchemaShape esquema que será produzido pelo transformador. Usado para propagação e verificação de esquema em um pipeline.

Métodos de Extensão

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

Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os estimadores downstream sejam treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que levam vários passes de dados.

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

Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) que seja 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 estimador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado.

Aplica-se a

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