KnownBlockedTransformers enum
Enumeration für alle Klassifizierungsmodelle, die von AutoML unterstützt werden.
Felder
| CatTargetEncoder | Zielcodierung für kategoriale Daten. |
| CountVectorizer | Count Vectorizer konvertiert eine Sammlung von Textdokumenten in eine Matrix mit Tokenanzahl. |
| HashOneHotEncoder | Hashing One Hot Encoder kann kategoriale Variablen in eine begrenzte Anzahl neuer Funktionen umwandeln. Dies wird häufig für kategoriale Features mit hoher Kardinalität verwendet. |
| LabelEncoder | Der Etiketten-Encoder konvertiert Beschriftungen/kategoriale Variablen in numerischer Form. |
| NaiveBayes | Naive Bayes ist eine Klassifikation, die zur Klassifizierung von diskreten Merkmalen verwendet wird, die kategorisch verteilt sind. |
| OneHotEncoder | Ohe Hot Encoding erstellt eine binäre Featuretransformation. |
| TextTargetEncoder | Zielcodierung für Textdaten. |
| TfIdf | Tf-Idf steht für: term-frequency mal inverse document-frequency. Dabei handelt es sich um ein gebräuchliches Gewichtungsschema zur Identifizierung von Informationen aus Dokumenten. |
| WoETargetEncoder | Die Weight of Evidence-Codierung ist eine Technik, die zum Codieren kategorialer Variablen verwendet wird. Es verwendet den natürlichen Logarithmus von P(1)/P(0), um Gewichte zu erstellen. |
| WordEmbedding | Die Worteinbettung hilft dabei, Wörter oder Ausdrücke als Vektor oder eine Reihe von Zahlen darzustellen. |
