NormalizationCatalog.NormalizeMinMax Yöntem
Tanım
Önemli
Bazı bilgiler ürünün ön sürümüyle ilgilidir ve sürüm öncesinde önemli değişiklikler yapılmış olabilir. Burada verilen bilgilerle ilgili olarak Microsoft açık veya zımni hiçbir garanti vermez.
Aşırı Yüklemeler
NormalizeMinMax(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Int64, Boolean) |
Verilerin gözlemlenen en düşük ve en yüksek değerlerine göre normalleştiren bir NormalizingEstimatoroluşturun. |
NormalizeMinMax(TransformsCatalog, String, String, Int64, Boolean) |
Verilerin gözlemlenen en düşük ve en yüksek değerlerine göre normalleştiren bir NormalizingEstimatoroluşturun. |
NormalizeMinMax(TransformsCatalog, InputOutputColumnPair[], Int64, Boolean)
Verilerin gözlemlenen en düşük ve en yüksek değerlerine göre normalleştiren bir NormalizingEstimatoroluşturun.
public static Microsoft.ML.Transforms.NormalizingEstimator NormalizeMinMax (this Microsoft.ML.TransformsCatalog catalog, Microsoft.ML.InputOutputColumnPair[] columns, long maximumExampleCount = 1000000000, bool fixZero = true);
static member NormalizeMinMax : Microsoft.ML.TransformsCatalog * Microsoft.ML.InputOutputColumnPair[] * int64 * bool -> Microsoft.ML.Transforms.NormalizingEstimator
<Extension()>
Public Function NormalizeMinMax (catalog As TransformsCatalog, columns As InputOutputColumnPair(), Optional maximumExampleCount As Long = 1000000000, Optional fixZero As Boolean = true) As NormalizingEstimator
Parametreler
- catalog
- TransformsCatalog
Dönüştürme kataloğu
- columns
- InputOutputColumnPair[]
Giriş ve çıkış sütunları çiftleri. Giriş sütunları veri türünde SingleDouble veya bu türlerden bilinen boyutlu bir vektör olmalıdır. Çıkış sütununun veri türü, ilişkili giriş sütunuyla aynı olacaktır.
- maximumExampleCount
- Int64
Normalleştiriciyi eğitmek için kullanılan en fazla örnek sayısı.
- fixZero
- Boolean
Sıfırı sıfırla eşleyip eşlememek, sparsity'yi korumak.
Döndürülenler
Örnekler
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Collections.Immutable;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
using static Microsoft.ML.Transforms.NormalizingTransformer;
namespace Samples.Dynamic
{
class NormalizeMinMaxMulticolumn
{
public static void Example()
{
var mlContext = new MLContext();
var samples = new List<DataPoint>()
{
new DataPoint()
{
Features = new float[4] { 1, 1, 3, 0 },
Features2 = new float[3] { 1, 2, 3 }
},
new DataPoint()
{
Features = new float[4] { 2, 2, 2, 0 },
Features2 = new float[3] { 3, 4, 5 }
},
new DataPoint()
{
Features = new float[4] { 0, 0, 1, 0 },
Features2 = new float[3] { 6, 7, 8 }
},
new DataPoint()
{
Features = new float[4] {-1,-1,-1, 1 },
Features2 = new float[3] { 9, 0, 4 }
}
};
// Convert training data to IDataView, the general data type used in
// ML.NET.
var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);
var columnPair = new[]
{
new InputOutputColumnPair("Features"),
new InputOutputColumnPair("Features2")
};
// NormalizeMinMax normalize rows by finding min and max values in each
// row slot and setting projection of min value to 0 and max to 1 and
// everything else to values in between.
var normalize = mlContext.Transforms.NormalizeMinMax(columnPair,
fixZero: false);
// Normalize rows by finding min and max values in each row slot, but
// make sure zero values remain zero after normalization. Helps
// preserve sparsity. That is, to help maintain very little non-zero elements.
var normalizeFixZero = mlContext.Transforms.NormalizeMinMax(columnPair,
fixZero: 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 normalizeTransform = normalize.Fit(data);
var transformedData = normalizeTransform.Transform(data);
var normalizeFixZeroTransform = normalizeFixZero.Fit(data);
var fixZeroData = normalizeFixZeroTransform.Transform(data);
var column = transformedData.GetColumn<float[]>("Features").ToArray();
var column2 = transformedData.GetColumn<float[]>("Features2").ToArray();
for (int i = 0; i < column.Length; i++)
Console.WriteLine(string.Join(", ", column[i].Select(x => x
.ToString("f4"))) + "\t\t" +
string.Join(", ", column2[i].Select(x => x.ToString("f4"))));
// Expected output:
// Features Features2
// 0.6667, 0.6667, 1.0000, 0.0000 0.0000, 0.2857, 0.0000
// 1.0000, 1.0000, 0.7500, 0.0000 0.2500, 0.5714, 0.4000
// 0.3333, 0.3333, 0.5000, 0.0000 0.6250, 1.0000, 1.0000
// 0.0000, 0.0000, 0.0000, 1.0000 1.0000, 0.0000, 0.2000
var columnFixZero = fixZeroData.GetColumn<float[]>("Features").ToArray();
var column2FixZero = fixZeroData.GetColumn<float[]>("Features2").ToArray();
Console.WriteLine(Environment.NewLine);
for (int i = 0; i < column.Length; i++)
Console.WriteLine(string.Join(", ", columnFixZero[i].Select(x => x
.ToString("f4"))) + "\t\t" +
string.Join(", ", column2FixZero[i].Select(x => x.ToString("f4"))));
// Expected output:
// Features Features2
// 0.5000, 0.5000, 1.0000, 0.0000 0.1111, 0.2857, 0.3750
// 1.0000, 1.0000, 0.6667, 0.0000 0.3333, 0.5714, 0.6250
// 0.0000, 0.0000, 0.3333, 0.0000 0.6667, 1.0000, 1.0000
// -0.5000, -0.5000, -0.3333, 1.0000 1.0000, 0.0000, 0.5000
// Get transformation parameters. Since we have multiple columns
// we need to pass index of InputOutputColumnPair.
var transformParams = normalizeTransform.GetNormalizerModelParameters(0)
as AffineNormalizerModelParameters<ImmutableArray<float>>;
var transformParams2 = normalizeTransform.GetNormalizerModelParameters(1)
as AffineNormalizerModelParameters<ImmutableArray<float>>;
Console.WriteLine(Environment.NewLine);
Console.WriteLine($"The 1-index value in resulting array would be " +
$"produced by:");
Console.WriteLine(" y = (x - (" + (transformParams.Offset.Length == 0 ?
0 : transformParams.Offset[1]) + ")) * " + transformParams
.Scale[1]);
// Expected output:
// The 1-index value in resulting array would be produce by:
// y = (x - (-1)) * 0.3333333
}
private class DataPoint
{
[VectorType(4)]
public float[] Features { get; set; }
[VectorType(3)]
public float[] Features2 { get; set; }
}
}
}
Şunlara uygulanır
NormalizeMinMax(TransformsCatalog, String, String, Int64, Boolean)
Verilerin gözlemlenen en düşük ve en yüksek değerlerine göre normalleştiren bir NormalizingEstimatoroluşturun.
public static Microsoft.ML.Transforms.NormalizingEstimator NormalizeMinMax (this Microsoft.ML.TransformsCatalog catalog, string outputColumnName, string inputColumnName = default, long maximumExampleCount = 1000000000, bool fixZero = true);
static member NormalizeMinMax : Microsoft.ML.TransformsCatalog * string * string * int64 * bool -> Microsoft.ML.Transforms.NormalizingEstimator
<Extension()>
Public Function NormalizeMinMax (catalog As TransformsCatalog, outputColumnName As String, Optional inputColumnName As String = Nothing, Optional maximumExampleCount As Long = 1000000000, Optional fixZero As Boolean = true) As NormalizingEstimator
Parametreler
- catalog
- TransformsCatalog
Dönüştürme kataloğu
- outputColumnName
- String
dönüştürmesinden kaynaklanan sütunun inputColumnName
adı.
Bu sütundaki veri türü giriş sütunuyla aynıdır.
- inputColumnName
- String
Dönüştürülecek sütunun adı. olarak ayarlanırsa null
outputColumnName
değeri kaynak olarak kullanılır.
Bu sütundaki veri türü, Double veya bu türlerden bilinen boyutlu bir vektör olmalıdırSingle.
- maximumExampleCount
- Int64
Normalleştiriciyi eğitmek için kullanılan en fazla örnek sayısı.
- fixZero
- Boolean
Sıfırı sıfırla eşleyip eşlememek, sparsity'yi korumak.
Döndürülenler
Örnekler
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Collections.Immutable;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
using static Microsoft.ML.Transforms.NormalizingTransformer;
namespace Samples.Dynamic
{
public class NormalizeMinMax
{
public static void Example()
{
var mlContext = new MLContext();
var samples = new List<DataPoint>()
{
new DataPoint(){ Features = new float[4] { 1, 1, 3, 0} },
new DataPoint(){ Features = new float[4] { 2, 2, 2, 0} },
new DataPoint(){ Features = new float[4] { 0, 0, 1, 0} },
new DataPoint(){ Features = new float[4] {-1,-1,-1, 1} }
};
// Convert training data to IDataView, the general data type used in
// ML.NET.
var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);
// NormalizeMinMax normalize rows by finding min and max values in each
// row slot and setting projection of min value to 0 and max to 1 and
// everything else to values in between.
var normalize = mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("Features",
fixZero: false);
// Normalize rows by finding min and max values in each row slot, but
// make sure zero values remain zero after normalization. Helps
// preserve sparsity. That is, to help maintain very little non-zero elements.
var normalizeFixZero = mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("Features",
fixZero: 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 normalizeTransform = normalize.Fit(data);
var transformedData = normalizeTransform.Transform(data);
var normalizeFixZeroTransform = normalizeFixZero.Fit(data);
var fixZeroData = normalizeFixZeroTransform.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:
// 0.6667, 0.6667, 1.0000, 0.0000
// 1.0000, 1.0000, 0.7500, 0.0000
// 0.3333, 0.3333, 0.5000, 0.0000
// 0.0000, 0.0000, 0.0000, 1.0000
var columnFixZero = fixZeroData.GetColumn<float[]>("Features")
.ToArray();
foreach (var row in columnFixZero)
Console.WriteLine(string.Join(", ", row.Select(x => x.ToString(
"f4"))));
// Expected output:
// 0.5000, 0.5000, 1.0000, 0.0000
// 1.0000, 1.0000, 0.6667, 0.0000
// 0.0000, 0.0000, 0.3333, 0.0000
// -0.5000,-0.5000,-0.3333, 1.0000
// Get transformation parameters. Since we work with only one
// column we need to pass 0 as parameter for
// GetNormalizerModelParameters. If we have multiple columns
// transformations we need to pass index of InputOutputColumnPair.
var transformParams = normalizeTransform.GetNormalizerModelParameters(0)
as AffineNormalizerModelParameters<ImmutableArray<float>>;
Console.WriteLine($"The 1-index value in resulting array would be " +
$"produced by:");
Console.WriteLine(" y = (x - (" + (transformParams.Offset.Length == 0 ?
0 : transformParams.Offset[1]) + ")) * " + transformParams
.Scale[1]);
// Expected output:
// The 1-index value in resulting array would be produce by:
// y = (x - (-1)) * 0.3333333
}
private class DataPoint
{
[VectorType(4)]
public float[] Features { get; set; }
}
}
}
Şunlara uygulanır
Geri Bildirim
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Çok yakında: 2024 boyunca, içerik için geri bildirim mekanizması olarak GitHub Sorunları’nı kullanımdan kaldıracak ve yeni bir geri bildirim sistemiyle değiştireceğiz. Daha fazla bilgi için bkz.Gönderin ve geri bildirimi görüntüleyin