TruncatedSVDWrapper 类

围绕截断的 SVD 的包装器，以便我们只需传递一小部分维度。

了解详细信息：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.TruncatedSVD.html

继承

sklearn.base.BaseEstimator

TruncatedSVDWrapper

sklearn.base.TransformerMixin

TruncatedSVDWrapper

azureml.automl.runtime.shared.model_wrappers._AbstractModelWrapper

TruncatedSVDWrapper

构造函数

TruncatedSVDWrapper(min_components=2, max_components=200, random_state=None, **kwargs)

参数

min_components

int

默认值: 2

输出数据所需维数的最小数目。

max_components

int

默认值: 200

输出数据所需维数的最大数目。

random_state

int 或 <xref:np.random.RandomState>

默认值: None

RandomState 实例或 None，可选，默认为 None，如果为 int，则 random_state 是随机数生成器使用的种子；如果为 RandomState 实例，则 random_state 是随机数生成器；如果为 None，则随机数生成器是 np.random 使用的 RandomState 实例。

kwargs

必需

sklearn 截断的 SVD 使用的其他参数。

方法

fit	截断的 SVD 包装模型的拟合函数。
get_model	返回 sklearn 截断的 SVD 模型。
get_params	返回截断的 SVD 包装器模型的参数。
inverse_transform	反转截断的 SVD 包装器模型的转换函数。
transform	截断的 SVD 包装器模型的转换函数。

fit

截断的 SVD 包装模型的拟合函数。

fit(X, y=None)

参数

X

ndarray 或 <xref:scipy.sparse.spmatrix>

必需

输入数据。

y

默认值: None

已忽略。

返回

返回 self 的实例。

返回类型

TruncatedSVDWrapper

get_model

返回 sklearn 截断的 SVD 模型。

get_model()

返回

截断的 SVD 模型。

get_params

返回截断的 SVD 包装器模型的参数。

get_params(deep=True)

参数

deep

bool

默认值: True

如果为 True，则返回此估算器的参数和包含的子对象（也是估算器）。

返回

截断的 SVD 包装器模型的参数。

inverse_transform

反转截断的 SVD 包装器模型的转换函数。

inverse_transform(X)

参数

X

ndarray

必需

新数据。

返回

反转已转换的数据。 始终是密集数组。

返回类型

array

transform

截断的 SVD 包装器模型的转换函数。

transform(X)

参数

X

ndarray 或 <xref:scipy.sparse.spmatrix>

必需

输入数据。

返回

X 缩减版本的转换数据。

返回类型

array