使用自定义转换器

如 Driverless AI 转换 中所述，Driverless AI 支持多种特征转换器。此示例展示了如何在实验中包含自定义转换器。具体来说，此示例将展示如何添加 ExpandingMean 转换器。

1. 通过选择训练数据集以及（可选）验证数据集和测试数据集，然后指定目标列，在 Driverless AI 中启动实验。请留意将在实验摘要 特征工程搜索空间（如适用） 部分中使用的转换器列表。Driverless AI 将根据数据集和实验确定此列表。

2. 点击 专家设置 。

3. 使用以下方式之一指定自定义插件：

• 在本地计算机上，克隆 driverlessai-recipes repository，然后使用 上传客户自定义插件 按钮上传 driverlessai-recipes/transformers/targetencoding/ExpandingMean.py 文件。

• 点击 从 URL 加载自定义插件 按钮，然后输入 Python 文件的 URL。（支持文件的 HTML 版本和原始版本。）

请注意：点击 官方插件（开源） 按钮浏览 driverless-recipes 资料库。

Driverless AI 将开始上传并验证新的自定义插件。

4. 导航至 专家设置 > 插件 选项卡并点击 包含特定转换器 按钮。请注意，默认会选择所有转换器，包括新的 ExpandingMean 转换器（页面底部）。

5. 选择您想要包含至实验中的转换器。使用 全选/取消全选 按钮一次性快速添加或移除所有转换器。此示例将移除除 OriginalTransformer 和 ExpandingMean 以外的所有转换器。

请注意：如果您取消选中所有转换器，即未选择任何转换器，Driverless AI 将忽略此设置并为实验使用默认的转换器列表。转换器列表将因实验而异。

6. 编辑任何其他实验设置，然后点击 启动实验 。此实验将使用自定义 ExpandingMean 转换器运行。