BlockedTransformers type

BlockedTransformers の値を定義します。
KnownBlockedTransformers BlockedTransformers と同じ意味で使用できますが、この列挙型には、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 エンコード。
OneHotEncoder: Ohe ホット エンコードでは、バイナリ特徴変換が作成されます。
CatTargetEncoder: カテゴリ データのターゲット エンコード。
TfIdf: Tf-Idf は、用語頻度の逆ドキュメント頻度を表します。 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: Evidence エンコードの重みは、カテゴリ変数をエンコードするために使用される手法です。 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/カテゴリ変数を数値形式で変換します。
WordEmbedding: Word 埋め込みでは、単語または語句をベクトルまたは一連の数値として表すことができます。
NaiveBayes: Naive Bayes は分類され、カテゴリ別に分散された個別の特徴の分類に使用されます。
CountVectorizer: Count Vectorizer は、テキスト ドキュメントのコレクションをトークン数のマトリックスに変換します。
HashOneHotEncoder: Hashing One Hot Encoder を使用すると、カテゴリ変数を限られた数の新機能に変換できます。 これは多くの場合、カーディナリティの高いカテゴリ特徴に使用されます。