KnownBlockedTransformers enum
AutoML tarafından desteklenen tüm sınıflandırma modelleri için sabit listesi.
Alanlar
| CatTargetEncoder | Kategorik veriler için hedef kodlama. |
| CountVectorizer | Count Vectorizer, bir metin belgeleri koleksiyonunu belirteç sayıları matrisine dönüştürür. |
| HashOneHotEncoder | Hashing One Hot Encoder, kategorik değişkenleri sınırlı sayıda yeni özelliğe dönüştürebilir. Bu genellikle yüksek kardinalite kategorik özellikleri için kullanılır. |
| LabelEncoder | Etiket kodlayıcı, etiketleri/kategorik değişkenleri sayısal bir biçimde dönüştürür. |
| NaiveBayes | Naive Bayes, kategorik olarak dağılmış ayrık özelliklerin sınıflandırılması için kullanılan bir sınıflandırılmıştır. |
| OneHotEncoder | Ohe sıcak kodlama bir ikili özellik dönüşümü oluşturur. |
| TextTargetEncoder | Metin verileri için hedef kodlama. |
| TfIdf | Tf-Idf, terim-frekans çarpı ters belge frekansı anlamına gelir. Bu, belgelerdeki bilgileri tanımlamak için kullanılan yaygın bir terim ağırlıklandırma şemasıdır. |
| WoETargetEncoder | Kanıt Ağırlığı kodlaması, kategorik değişkenleri kodlamak için kullanılan bir tekniktir. Ağırlıklar oluşturmak için P(1)/P(0)'ın doğal logunu kullanır. |
| WordEmbedding | Sözcük gömme, sözcükleri veya tümcecikleri bir vektör veya bir dizi sayı olarak temsil etmeye yardımcı olur. |
