PriorTrainer Třída
Definice
Důležité
Některé informace platí pro předběžně vydaný produkt, který se může zásadně změnit, než ho výrobce nebo autor vydá. Microsoft neposkytuje žádné záruky, výslovné ani předpokládané, týkající se zde uváděných informací.
Predikce IEstimator<TTransformer> cíle pomocí binárního klasifikačního modelu.
public sealed class PriorTrainer : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>>, Microsoft.ML.Trainers.ITrainerEstimator<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>type PriorTrainer = class
interface ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>, PriorModelParameters>
interface IEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>>Public NotInheritable Class PriorTrainer
Implements IEstimator(Of BinaryPredictionTransformer(Of PriorModelParameters)), ITrainerEstimator(Of BinaryPredictionTransformer(Of PriorModelParameters), PriorModelParameters)- Dědičnost
-
PriorTrainer
- Implementuje
Poznámky
Chcete-li vytvořit tohoto trenéra, použijte předchozí
Vstupní a výstupní sloupce
Vstupní data sloupce štítku musí být Boolean. Vstupními funkcemi musí být data sloupců známým vektorem Singlevelikosti .
Tento trenér vypíše následující sloupce:
| Název výstupního sloupce | Typ sloupce | Description | |
|---|---|---|---|
Score |
Single | Nevázané skóre, které model vypočítal. | |
PredictedLabel |
Boolean | Předpovězený popisek, který je založen na znaménku skóre. Záporné skóre se mapuje na false a pozitivní skóre se mapuje na true. |
|
Probability |
Single | Pravděpodobnost vypočítaná kalibrací skóre hodnoty true jako popisku. Hodnota pravděpodobnosti je v rozsahu [0, 1]. |
Charakteristiky trenéra
| Úloha strojového učení | Binární klasifikace |
| Vyžaduje se normalizace? | No |
| Vyžaduje se ukládání do mezipaměti? | No |
| Požadovaný NuGet kromě Microsoft.ML | None |
| Exportovatelné do ONNX | Ano |
Podrobnosti trénovacího algoritmu
Zjistí předchozí distribuci popisků tříd 0/1 a výstupů, které.
Odkazy na příklady použití najdete v části Viz také.
Vlastnosti
| Name | Description |
|---|---|
| Info |
Pomocné informace o trenéru z hlediska jeho schopností a požadavků. |
Metody
| Name | Description |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Vlaky a vrací .BinaryPredictionTransformer<TModel> |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
SchemaShape Vrátí schéma, které bude vytvořeno transformátorem. Používá se k šíření a ověřování schématu v kanálu. |
Metody rozšíření
| Name | Description |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Připojte kontrolní bod ukládání do mezipaměti do řetězu odhadce. Tím zajistíte, aby podřízené estimátory byly natrénovány proti datům uloženým v mezipaměti. Před průchodem více dat je užitečné mít kontrolní bod ukládání do mezipaměti. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Vzhledem k estimátoru vraťte objekt obtékání, který jednou zavolá delegáta Fit(IDataView) . Často je důležité, aby estimátor vrátil informace o tom, co bylo vhodné, což je důvod, proč Fit(IDataView) metoda vrací konkrétní typ objekt, spíše než jen obecný ITransformer. Ve stejnou dobu se však často vytvářejí do kanálů s mnoha objekty, takže možná budeme muset vytvořit řetěz odhadců prostřednictvím IEstimator<TTransformer> místa, kde odhadovač, EstimatorChain<TLastTransformer> pro který chceme získat transformátor, je někde v tomto řetězu. Pro tento scénář můžeme prostřednictvím této metody připojit delegáta, který bude volána po zavolání fit. |