CalibratorEstimatorBase<TICalibrator> Klasse

Definition

Namespace:

Microsoft.ML.Calibrators

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Paket:

Microsoft.ML v2.0.0

Basisklasse für Kalibrierungsausschätzungen.

public abstract class CalibratorEstimatorBase<TICalibrator> : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratorTransformer<TICalibrator>> where TICalibrator : class, ICalibrator

type CalibratorEstimatorBase<'ICalibrator (requires 'ICalibrator : null and 'ICalibrator :> ICalibrator)> = class
    interface IEstimator<CalibratorTransformer<'ICalibrator>>

Public MustInherit Class CalibratorEstimatorBase(Of TICalibrator)
Implements IEstimator(Of CalibratorTransformer(Of TICalibrator))

Typparameter

TICalibrator

Vererbung

Object

CalibratorEstimatorBase<TICalibrator>

Abgeleitet

Microsoft.ML.Calibrators.FixedPlattCalibratorEstimator

Microsoft.ML.Calibrators.IsotonicCalibratorEstimator

Microsoft.ML.Calibrators.NaiveCalibratorEstimator

Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibratorEstimator

Implementiert

IEstimator<CalibratorTransformer<TICalibrator>>

Hinweise

Die KalibrierungSstimatoren nehmen eine IDataView (ausgabe von a Microsoft.ML.Data.BinaryClassifierScorer) mit einer Spalte "Score" und konvertiert die Bewertungen in Wahrscheinlichkeiten (durch Binning, Interpolation usw.), basierend auf dem TICalibrator Typ. Sie werden in Pipelines verwendet, in denen der binäre Klassifizierer nicht kalibrierte Bewertungen erzeugt.

Methoden

Fit(IDataView)

Passt zum IDataView erstellenden Objekt CalibratorTransformer<TICalibrator> , das die Daten transformieren kann, indem eine Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.Probability Spalte hinzugefügt wird, die die kalibrierte Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.ScoreSpalte enthält.

Explizite Schnittstellenimplementierungen

IEstimator<CalibratorTransformer<TICalibrator>>.GetOutputSchema(SchemaShape)

Ruft die Ausgabe der IDataView nach SchemaShape dem Anpassen des Kalibrierungsgeräts ab. Das Anpassen des Kalibrierungsmoduls fügt dem Schema eine Spalte namens "Wahrscheinlichkeit" hinzu. Wenn Sie bereits eine solche Spalte hatten, wird eine neue hinzugefügt. Die gleichen Anmerkungsdaten, die von Microsoft.ML.Data.AnnotationUtils.GetTrainerOutputAnnotation(System.Boolean) der Ausgabe erstellt werden würden, werden in der Ausgabe als vorhanden gekennzeichnet, wenn sie in der Eingabebewertungsspalte vorhanden ist.

Erweiterungsmethoden

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

Fügen Sie einen "Zwischenspeicherpunkt" an die Stimatorkette an. Dadurch wird sichergestellt, dass die nachgelagerten Stimatoren gegen zwischengespeicherte Daten trainiert werden. Es ist hilfreich, einen Cache-Prüfpunkt zu haben, bevor Trainer, die mehrere Daten übergeben.

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

Geben Sie aufgrund einer Schätzung ein Umbruchobjekt zurück, das einen Stellvertretung aufruft, sobald Fit(IDataView) er aufgerufen wird. Es ist oft wichtig, dass eine Schätzung Informationen zu dem zurückgibt, was passt, weshalb die Fit(IDataView) Methode ein spezifisches typiertes Objekt zurückgibt, anstatt nur ein allgemeines ITransformer. Gleichzeitig IEstimator<TTransformer> werden jedoch oft Pipelines mit vielen Objekten gebildet, sodass wir möglicherweise eine Kette von EstimatorChain<TLastTransformer> Schätzern erstellen müssen, über die der Schätzer, für den wir den Transformator erhalten möchten, irgendwo in dieser Kette begraben wird. Für dieses Szenario können wir über diese Methode eine Stellvertretung anfügen, die einmal aufgerufen wird, wenn die Anpassung aufgerufen wird.