NaiveCalibratorEstimator Klasse
Definition
Wichtig
Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.
Die Naïve binning-basierte Kalibrierungsstimme.
public sealed class NaiveCalibratorEstimator : Microsoft.ML.Calibrators.CalibratorEstimatorBase<Microsoft.ML.Calibrators.NaiveCalibrator>type NaiveCalibratorEstimator = class
inherit CalibratorEstimatorBase<NaiveCalibrator>Public NotInheritable Class NaiveCalibratorEstimator
Inherits CalibratorEstimatorBase(Of NaiveCalibrator)- Vererbung
Hinweise
Sie unterteilt den Bereich der Ausgabe in gleich große Bins. In jedem Bin ist die Wahrscheinlichkeit, zur Klasse 1 zu gehören, die Anzahl der Klassen 1-Instanzen im Bin, unterteilt durch die Gesamtzahl der Instanzen im Bin.
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. (Geerbt von CalibratorEstimatorBase<TICalibrator>) |
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. (Geerbt von CalibratorEstimatorBase<TICalibrator>) |
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. |