BlockedTransformers type

Wyliczenie dla wszystkich modeli klasyfikacji obsługiwanych przez rozwiązanie AutoML.
KnownBlockedTransformers mogą być używane zamiennie z BlockedTransformers, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

TextTargetEncoder: Kodowanie docelowe dla danych tekstowych.
OneHotEncoder: O, hot encoding tworzy binarną transformację cech.
CatTargetEncoder: Kodowanie docelowe dla danych kategorycznych.
TfIdf: Tf-Idf oznacza "częstotliwość terminów" razy odwrotność częstotliwości dokumentów. Jest to powszechny schemat ważenia terminów służący do identyfikowania informacji z dokumentów.
WoETargetEncoder: Kodowanie Waga dowodów to technika stosowana do kodowania zmiennych kategorycznych. Używa logarytmu naturalnego P(1)/P(0) do tworzenia wag.
LabelEncoder: Label encoder konwertuje etykiety/zmienne kategoryczne w formie numerycznej.
WordEmbedding: Word embedding pomaga reprezentować słowa lub frazy jako wektor lub ciąg liczb.
NaiveBayes: Naive Bayes to klasyfikacja używana do klasyfikacji dyskretnych cech o rozkładzie katerycznym.
CountVectorizer: Count Vectorizer konwertuje zbiór dokumentów tekstowych na macierz liczby tokenów.
HashOneHotEncoder: Hashing One Hot Encoder może przekształcić zmienne kategoryczne w ograniczoną liczbę nowych funkcji. Jest to często używane w przypadku funkcji kategorii o wysokiej kardynalności.