BinaryClassificationCatalog.CrossValidate Methode
Definition
Wichtig
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Führen Sie die Kreuzüberprüfung über numberOfFolds Faltungen von data, durch Anpassen estimatorund Respektieren samplingKeyColumnName aus, falls angegeben.
Bewerten Sie dann jedes Untermodell anhand labelColumnName und gibt ein CalibratedBinaryClassificationMetrics Objekt zurück, das Wahrscheinlichkeitsbasierte Metriken für jedes Untermodell enthält. Jedes Untermodell wird auf der Kreuzüberprüfungsfalte ausgewertet, die während des Trainings nicht angezeigt wurde.
public System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics>> CrossValidate(Microsoft.ML.IDataView data, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> estimator, int numberOfFolds = 5, string labelColumnName = "Label", string samplingKeyColumnName = default, int? seed = default);member this.CrossValidate : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * int * string * string * Nullable<int> -> System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics>>Public Function CrossValidate (data As IDataView, estimator As IEstimator(Of ITransformer), Optional numberOfFolds As Integer = 5, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional samplingKeyColumnName As String = Nothing, Optional seed As Nullable(Of Integer) = Nothing) As IReadOnlyList(Of TrainCatalogBase.CrossValidationResult(Of CalibratedBinaryClassificationMetrics))Parameter
- data
- IDataView
Die Daten, für die eine überprüfungsübergreifende Überprüfung ausgeführt werden soll.
- estimator
- IEstimator<ITransformer>
Der Schätzer, der passt.
- numberOfFolds
- Int32
Anzahl der Kreuzüberprüfungsfalten.
- labelColumnName
- String
Die Bezeichnungsspalte (zur Auswertung).
- samplingKeyColumnName
- String
Name einer Spalte, die zum Gruppieren von Zeilen verwendet werden soll. Wenn zwei Beispiele denselben Wert aufweisen samplingKeyColumnName, werden sie garantiert in derselben Teilmenge (Zug oder Test) angezeigt. Dies kann verwendet werden, um sicherzustellen, dass keine Kennzeichnungslecks vom Zug in den Testsatz vorhanden sind.
Wenn null keine Zeilengruppierung ausgeführt wird.
Seed für den Zufallszahlengenerator, der zum Auswählen von Zeilen für Kreuzüberprüfungsfaltungen verwendet wird.
Gibt zurück
Ergebnisse pro Faltung: Metriken, Modelle, bewertete Datasets.