BlockedTransformers type

AutoML でサポートされているすべての分類モデルの列挙型。
KnownBlockedTransformers はBlockedTransformersと同義使用可能で、このenumにはサービスがサポートする既知の値が含まれています。

サービスでサポートされている既知の値

TextTargetEncoder:テキストデータのターゲットエンコーディングです。
OneHotEncoder: ホットエンコーディングは二値特徴変換を生み出します。
CatTargetEncoder:カテゴリカルデータのターゲットエンコーディングです。
TfIdf:Tf-Idf は、term-frequency × account frequencyの略です。 これは、ドキュメントから情報を識別するための一般的な用語の重み付けスキームです。
WoETargetEncoder: Weight of Evidence エンコーディングはカテゴリ変数を符号化する技術です。 P(1)/P(0) の自然対数を使用して重みを作成します。
LabelEncoder:ラベルエンコーダーはラベルやカテゴリ変数を数値形式に変換します。
WordEmbedding:Word embeddingは、単語やフレーズをベクトルや一連の数字として表現するのに役立ちます。
ナイーブベイズ:ナイーブベイズは、カテゴリ分けされた離散特徴の分類に用いられる分類法です。
CountVectorizer:Count Vectorizerはテキスト文書の集合をトークンカウントのマトリックスに変換します。
HashOneHotEncoder:1つのホットエンコーダーをハッシュ化することでカテゴリ変数を限定された新機能に変換できます。 これは、カーディナリティの高いカテゴリ特徴によく使用されます。