IPredictionTransformer<TModel> Schnittstelle
Definition
Wichtig
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Eine Schnittstelle für alle Transformatoren, die Daten basierend auf dem Microsoft.ML.IPredictor Feld transformieren können. Die Implementierungen dieser Schnittstelle verfügen entweder über keine Featurespalte oder mehrere Featurespalten und können die ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>meisten ML.Net Tranformer implementieren.
public interface IPredictionTransformer<out TModel> : Microsoft.ML.ITransformer where TModel : class
type IPredictionTransformer<'Model (requires 'Model : null)> = interface
interface ITransformer
interface ICanSaveModel
Public Interface IPredictionTransformer(Of Out TModel)
Implements ITransformer
Typparameter
- TModel
Die Microsoft.ML.IPredictor oder ICalibrator wird für die Datentransformation verwendet.
Dieser Typparameter ist kovariant. Das bedeutet, dass Sie entweder den angegebenen Typ oder einen stärker abgeleiteten Typ verwenden können. Weitere Informationen zu Kovarianz und Kontravarianz finden Sie unter Kovarianz und Kontravarianz in Generics.- Abgeleitet
- Implementiert
Eigenschaften
IsRowToRowMapper |
Gibt an, ob ein Aufruf erfolgreich sein GetRowToRowMapper(DataViewSchema) soll, in einem geeigneten Schema. (Geerbt von ITransformer) |
Model |
Eine Schnittstelle für alle Transformatoren, die Daten basierend auf dem Microsoft.ML.IPredictor Feld transformieren können. Die Implementierungen dieser Schnittstelle verfügen entweder über keine Featurespalte oder mehrere Featurespalten und können die ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>meisten ML.Net Tranformer implementieren. |
Methoden
GetOutputSchema(DataViewSchema) |
Schemaverteilung für Transformatoren. Gibt das Ausgabeschema der Daten zurück, wenn das Eingabeschema wie die bereitgestellte ist. (Geerbt von ITransformer) |
GetRowToRowMapper(DataViewSchema) |
Erstellt eine Zeilen-zu-Zeilen-Zuordnung basierend auf einem Eingabeschema. Wenn IsRowToRowMapper dies der Grund ist |
Save(ModelSaveContext) |
Eine Schnittstelle für alle Transformatoren, die Daten basierend auf dem Microsoft.ML.IPredictor Feld transformieren können. Die Implementierungen dieser Schnittstelle verfügen entweder über keine Featurespalte oder mehrere Featurespalten und können die ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>meisten ML.Net Tranformer implementieren. (Geerbt von ICanSaveModel) |
Transform(IDataView) |
Nehmen Sie die Daten ein, nehmen Sie Transformationen vor, geben Sie die Daten aus. Beachten Sie, dass IDataView's lazy, also keine tatsächlichen Transformationen hier auftreten, nur schemaüberprüfung. (Geerbt von ITransformer) |
Erweiterungsmethoden
Preview(ITransformer, IDataView, Int32) |
Zeigen Sie eine Vorschau eines Effekts auf |
Append<TTrans>(ITransformer, TTrans) |
Erstellen Sie eine neue Transformatorkette, indem Sie einen anderen Transformator an das Ende dieser Transformatorkette anfügen. |
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, PredictionEngineOptions) |
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> erstellt ein Vorhersagemodul für eine Zeitreihenpipeline. Es aktualisiert den Status des Zeitreihenmodells mit Beobachtungen, die in der Vorhersagephase angezeigt werden, und ermöglicht das Prüfen des Modells. |
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition) |
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> erstellt ein Vorhersagemodul für eine Zeitreihenpipeline. Es aktualisiert den Status des Zeitreihenmodells mit Beobachtungen, die in der Vorhersagephase angezeigt werden, und ermöglicht das Prüfen des Modells. |