BlockedTransformers type

AutoML 支援之所有分類模型的列舉。
KnownBlockedTransformers 可與 BlockedTransformers 互換使用，此列舉包含服務所支援的已知值。

服務支援的已知值

TextTargetEncoder：用於文字資料的目標編碼。
OneHotEncoder：熱編碼會產生二元特徵轉換。
CatTargetEncoder：針對類別資料進行目標編碼。
TfIdf：Tf-Idf 代表，項-頻率乘以文件頻率的反比。 這是從文件中識別資訊的常用術語加權方案。
WoETargetEncoder：證據權重編碼是一種用於編碼類別變數的技術。 它使用 P（1）/P（0） 的自然對數來建立權重。
LabelEncoder：標籤編碼器將標籤/類別變數轉換為數值形式。
WordEmbedding：Word 嵌入有助於將單字或片語表示為向量或一連串數字。
NaiveBayes：Naive Bayes 是一種分類法，用於分類類別分布的離散特徵。
CountVectorizer：Count Vectorizer 將一組文字文件轉換成代幣計數矩陣。
HashOneHotEncoder：將一個熱編碼器雜湊，可以將類別變數轉化為有限數量的新特性。 這通常用於高基數類別特徵。