Sdílet prostřednictvím


PriorTrainer Třída

Definice

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 popisku musí být Boolean. Vstupními funkcemi musí být data sloupců známého vektoru Singlevelikosti .

Tento trenér vypíše následující sloupce:

Název výstupního sloupce Typ sloupce Description
Score Single Nevázané skóre, které byl vypočítán modelem.
PredictedLabel Boolean Predikovaný popisek na základě znaménka skóre Záporná mapa false skóre a pozitivní skóre 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
Povinné nuGet kromě Microsoft.ML Žádné
Exportovatelný do ONNX Yes

Podrobnosti o trénovacím algoritmu

Zjistí předchozí distribuci popisků a výstupů třídy 0/1.

V části Viz také najdete odkazy na příklady použití.

Vlastnosti

Info

Pomocné informace o trenérech z hlediska jeho schopností a požadavků.

Metody

Fit(IDataView)

Vlaky a vrátí BinaryPredictionTransformer<TModel>hodnotu .

GetOutputSchema(SchemaShape)

SchemaShape Vrátí schéma, které bude vytvořen transformátorem. Používá se k šíření a ověřování schématu v kanálu.

Metody rozšíření

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Připojte k řetězci odhadu kontrolní bod ukládání do mezipaměti. Tím zajistíte, aby se podřízené estimátory natrénovaly na data uložená v mezipaměti. Před průchodem více dat je užitečné mít kontrolní bod ukládání do mezipaměti.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Pokud získáte odhadátor, vraťte obtékání objektu, 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 konkrétně zadaný objekt, a ne jen obecné ITransformer. Ve stejnou dobu se však často vytvářejí do kanálů s mnoha objekty, takže možná budeme muset vytvořit řetězec odhadovačů prostřednictvím EstimatorChain<TLastTransformer> toho, kde je odhadovač, IEstimator<TTransformer> pro který chceme získat transformátor, uložen někde v tomto řetězu. Pro tento scénář můžeme prostřednictvím této metody připojit delegáta, který bude volána po volání fit.

Platí pro

Viz také