lsa#

用于计算文本输入的潜在语义分析值的转换器。

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类摘要#

LSA

用于计算文本输入的潜在语义分析值的转换器。

目录#

class evalml.pipelines.components.transformers.preprocessing.lsa.LSA(random_seed=0, **kwargs)[source]#

用于计算文本输入的潜在语义分析值的转换器。

参数: random_seed (int) – 随机数生成器的种子。默认为 0。

属性

hyperparameter_ranges	{}
modifies_features	True
modifies_target	False
name	LSA 转换器
training_only	False

方法

`clone`	使用相同的参数和随机状态构造一个新组件。
`default_parameters`	返回此组件的默认参数。
`describe`	描述一个组件及其参数。
`fit`	拟合输入数据。
`fit_transform`	拟合 X 并转换 X。
`load`	从文件路径加载组件。
`needs_fitting`	返回一个布尔值，确定组件在调用 predict、predict_proba、transform 或 feature_importances 之前是否需要拟合。
`parameters`	返回用于初始化组件的参数。
`save`	将组件保存到文件路径。
`transform`	通过应用 LSA 流水线转换数据 X。
`update_parameters`	更新组件的参数字典。

clone(self)#

使用相同的参数和随机状态构造一个新组件。

返回值: 此组件的一个新实例，具有相同的参数和随机状态。

default_parameters(cls)#

返回此组件的默认参数。

我们的约定是 Component.default_parameters == Component().parameters。

返回值: 此组件的默认参数。
返回类型: dict

describe(self, print_name=False, return_dict=False)#

描述一个组件及其参数。

参数

print_name (bool, 可选) – 是否打印组件名称
return_dict (bool, 可选) – 是否以字典格式 {“name”: name, “parameters”: parameters} 返回描述

返回值

如果 return_dict 为 True，则返回字典，否则返回 None。

返回类型

None 或 dict

fit(self, X, y=None)[source]#

拟合输入数据。

参数

X (pd.DataFrame) – 要转换的数据。
y (pd.Series, 可选) – 忽略。

返回值

self

fit_transform(self, X, y=None)#

拟合 X 并转换 X。

参数

X (pd.DataFrame) – 要拟合和转换的数据。
y (pd.Series) – 目标数据。

返回值

转换后的 X。

返回类型

pd.DataFrame

抛出异常

MethodPropertyNotFoundError – 如果转换器没有 transform 方法或实现 transform 的 component_obj。

static load(file_path)#

从文件路径加载组件。

参数: file_path (str) – 文件加载位置。
返回值: ComponentBase 对象

needs_fitting(self)#

返回一个布尔值，确定组件在调用 predict、predict_proba、transform 或 feature_importances 之前是否需要拟合。

对于不需要拟合或其拟合方法不执行任何操作的组件，可以将其覆盖为 False。

返回值: True。

property parameters(self)#: 返回用于初始化组件的参数。

save(self, file_path, pickle_protocol=cloudpickle.DEFAULT_PROTOCOL)#

将组件保存到文件路径。

参数

file_path (str) – 文件保存位置。
pickle_protocol (int) – pickle 数据流格式。

transform(self, X, y=None)[source]#

通过应用 LSA 流水线转换数据 X。

参数

X (pd.DataFrame) – 要转换的数据。
y (pd.Series, 可选) – 忽略。

返回值

转换后的 X。原始列将被移除，并替换为两个新的列，其格式为: 格式 LSA(原始列名)[特征编号]，其中特征编号为 0 或 1。

返回类型

pd.DataFrame

update_parameters(self, update_dict, reset_fit=True)#

更新组件的参数字典。

参数

update_dict (dict) – 要更新的参数字典。
reset_fit (bool, 可选) – 如果为 True，则会将 _is_fitted 设置为 False。