FME机器学习的转换器

FME（Feature Manipulation Engine）是一款功能强大的数据转换和集成工具。它包含了许多机器学习的转换器，可以用于处理和转换各种类型的数据。以下是一些常见的FME机器学习的转换器：

1. PythonCaller：可以使用Python脚本进行自定义的机器学习操作。

2. RCaller：可以使用R脚本进行自定义的机器学习操作。

3. TensorFlowCaller：可以使用TensorFlow进行自定义的深度学习操作。

4. ScikitLearnClassifier：可以使用Scikit-Learn库中的分类器进行分类操作。

5. ScikitLearnRegressor：可以使用Scikit-Learn库中的回归器进行回归操作。

6. SVMClassifier：可以使用支持向量机进行分类操作。

7. DecisionTreeClassifier：可以使用决策树进行分类操作。

8. KMeansClusterer：可以使用K-Means聚类算法进行聚类操作。

9. PCA：可以使用主成分分析算法进行特征降维操作。

这些转换器可以帮助您在FME中轻松地使用机器学习算法来处理和转换数据。

相关问题

FME中AttributeValueMapper转换器的使用技巧

感谢您的提问。关于FME中AttributeValueMapper转换器的使用技巧，我可以回答您的问题。AttributeValueMapper转换器可以用于将输入数据集中的属性值映射到输出数据集中的新属性值。在使用该转换器时，您需要首先定义映射关系，然后将其应用到输入数据集中的属性值上。您可以通过添加多个映射规则来实现更复杂的映射操作。此外，您还可以使用属性过滤器来限制转换器的作用范围。希望这些信息能够帮助您更好地使用FME中的AttributeValueMapper转换器。

FME的AttributeValidator转换器的详细使用方法

AttributeValidator转换器是FME中用于验证属性值的转换器，它可以帮助用户检查数据中的属性值是否符合要求。使用方法如下：

1. 将AttributeValidator转换器拖入FME工作空间中。

2. 双击转换器，进入属性设置界面。

3. 在属性设置界面中，选择要验证的属性，设置验证规则和验证条件。

4. 点击“确定”按钮保存设置。

5. 运行转换器，查看验证结果。

需要注意的是，AttributeValidator转换器只能验证属性值是否符合要求，不能修改属性值。如果需要修改属性值，可以使用AttributeManager转换器。