MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers Klasse

Definition

Namespace:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Paket:

Microsoft.ML v2.0.0

Klasse, die von verwendet wird MLContext , um Instanzen von Klassenklassifizierungstrainern zu erstellen.

public sealed class MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers : Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

type MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers = class
    inherit TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

Public NotInheritable Class MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers
Inherits TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

Vererbung

Object

TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Erweiterungsmethoden

LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LightGbmMulticlassTrainer+Options)	Erstellen Sie LightGbmMulticlassTrainer mit erweiterten Optionen, die ein Ziel mithilfe eines Mehrklassenklassifizierungsmodells der Entscheidungsstruktur zur Farbverlaufssteigerung vorhersagen.
LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)	Erstellen Sie LightGbmMulticlassTrainer, das ein Ziel mithilfe eines Multiklassenklassifizierungsmodells der Entscheidungsstruktur mit Farbverlaufssteigerung vorhersagt.
LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)	Erstellen Sie LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer mit erweiterten Optionen, die ein Ziel mit einem maximalen Entropieklassifizierungsmodell vorhersagen, das mit der L-BFGS-Methode trainiert wurde.
LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)	Erstellen Sie LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer, das ein Ziel mit einem maximalen Entropieklassifizierungsmodell vorhersagt, das mit der L-BFGS-Methode trainiert wurde.
NaiveBayes(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String)	Erstellen Sie einen NaiveBayesMulticlassTrainer, der mithilfe eines Naive Bayes-Modells, das binäre Featurewerte unterstützt, ein Ziel mit mehreren Klassen vorhersagt.
OneVersusAll<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel>, String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>, Int32, Boolean)	Erstellen Sie eine OneVersusAllTrainer, die ein Ziel mit mehreren Klassen vorhersagt, indem Sie die 1-versus-All-Strategie mit dem durch binaryEstimatorangegebenen binären Klassifizierungsschätzungs-Estimator verwenden.
PairwiseCoupling<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ITrainerEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, TModel>, String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>, Int32)	Erstellen Sie eine PairwiseCouplingTrainer, die ein Ziel mit mehreren Klassen vorhersagt, indem Sie eine paarweise Kopplungsstrategie mit dem durch binaryEstimatorangegebenen binären Klassifizierungsschätzungs-Estimator verwenden.
SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)	Erstellen Sie SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer mit erweiterten Optionen, die ein Ziel mit einem maximalen Entropieklassifizierungsmodell vorhersagen, das mit einer Koordinatenabstiegsmethode trainiert wird.
SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)	Erstellen Sie SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer, das ein Ziel mit einem maximalen Entropieklassifizierungsmodell vorhersagt, das mit einer Koordinatenabstiegsmethode trainiert wurde.
SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer+Options)	Erstellen Sie SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer mit erweiterten Optionen, die ein Ziel mithilfe eines linearen Multiklassenklassifizierungsmodells vorhersagen, das mit einer Koordinatenabstiegsmethode trainiert wird.
SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, ISupportSdcaClassificationLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)	Erstellen Sie SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer, das ein Ziel mithilfe eines linearen Multiklassenklassifizierungsmodells vorhersagt, das mit einer Koordinatenabstiegsmethode trainiert wird.
ImageClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ImageClassificationTrainer+Options)	Erstellen Sie ImageClassificationTrainer mithilfe erweiterter Optionen, die ein Deep Neural Network (DNN) trainiert, um Bilder zu klassifizieren.
ImageClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, IDataView)	Erstellen Sie ImageClassificationTrainer, mit dem ein Deep Neural Network (DNN) trainiert wird, um Bilder zu klassifizieren.