autogluon.common.features.feature_metadata.FeatureMetadata

class autogluon.common.features.feature_metadata.FeatureMetadata(type_map_raw: Dict[str, str], type_group_map_special: Dict[str, List[str]] = None, type_map_special: Dict[str, List[str]] = None)

特征元数据包含有关在原始数据本身中不直接显现的特征的信息。 这使得特征生成器能够正确处理特征，并允许下游模型在训练和推理过程中正确处理特征。

Parameters:

• type_map_raw (Dict[str, str]) –

  特征名称到原始类型的字典。 值可以是任何内容，但通常建议它们是以下之一：

  [‘int’, ‘float’, ‘object’, ‘category’, ‘datetime’]

• type_group_map_special (Dict[str, List[str]], optional) –

  特殊类型到特征名称列表的字典。 键可以是任何内容，但通常建议它们是以下之一：

  [‘binned’, ‘datetime_as_int’, ‘datetime_as_object’, ‘text’, ‘text_as_category’, ‘text_special’, ‘text_ngram’, ‘image_path’, ‘stack’]

  有关每种特殊特征类型的描述，请参见：autogluon.common.features.types 出现在值列表中的特征名称也必须是type_map_raw中的键。 特征名称不需要具有特殊类型。 只能指定type_group_map_special和type_map_special中的一个。

• type_map_special (Dict[str, List[str]], optional) – 特征名称到特殊类型列表的字典。 这是特殊类型的另一种表示方式。 只能指定type_group_map_special和type_map_special中的一个。

__init__(type_map_raw: Dict[str, str], type_group_map_special: Dict[str, List[str]] = None, type_map_special: Dict[str, List[str]] = None)

方法

add_special_types	向特征添加特殊类型。
from_df	Construct FeatureMetadata based on the inferred feature types of an input pd.DataFrame.
get_feature_type_raw
get_feature_types_special
get_features	返回通过可用参数修剪后，特征元数据对象中包含的特征列表。
get_type_group_map_raw
get_type_group_map_special_from_type_map_special
get_type_map_special
join_metadata	将两个FeatureMetadata对象连接在一起，返回一个新的FeatureMetadata对象
join_metadatas
keep_features	从元数据中移除所有特征，只保留features中的特征
print_feature_metadata_full
remove_features	从元数据中移除所有在features中的特征
rename_features	将元数据中所有在rename_map中作为键的特征重命名为它们的值。
to_dict
verify_data	如果DataFrame的原始类型与FeatureMetadata匹配，则返回True，否则返回False
verify_data_subset	如果DataFrame的特征是FeatureMetadata的子集并且其原始类型与FeatureMetadata匹配，则返回True，否则返回False
verify_data_superset	如果DataFrame的特征是FeatureMetadata的超集并且其原始类型与FeatureMetadata匹配，则返回True，否则返回False