BinaryClassificationCatalog.CrossValidateNonCalibrated Método

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML

Ensamblado:

Microsoft.ML.Data.dll

Paquete:

Microsoft.ML v2.0.0

Ejecute la validación cruzada en numberOfFolds plegamientos de data, ajustando estimatory respetando samplingKeyColumnName si se proporciona. A continuación, evalúe cada submodelo con labelColumnName y devuelva un BinaryClassificationMetrics objeto, que no incluye métricas basadas en probabilidades, para cada submodelo. Cada submodelo se evalúa en el plegado de validación cruzada que no vio durante el entrenamiento.

public System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.BinaryClassificationMetrics>> CrossValidateNonCalibrated (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.CrossValidateNonCalibrated : 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.BinaryClassificationMetrics>>

Public Function CrossValidateNonCalibrated (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 BinaryClassificationMetrics))

Parámetros

data

IDataView

Datos en los que se ejecutará la validación cruzada.

estimator

IEstimator<ITransformer>

Estimador que se va a ajustar.

numberOfFolds

Int32

Número de plegamientos de validación cruzada.

labelColumnName

String

Columna de etiqueta (para evaluación).

samplingKeyColumnName

String

Nombre de una columna que se va a usar para agrupar filas. Si dos ejemplos comparten el mismo valor de samplingKeyColumnName, se garantiza que aparecen en el mismo subconjunto (entrenamiento o prueba). Esto se puede usar para garantizar que no se filte ninguna etiqueta del tren al conjunto de pruebas. Si null no se realizará ninguna agrupación de filas.

seed

Nullable<Int32>

Inicialización del generador de números aleatorios usado para seleccionar filas para plegamientos de validación cruzada.

Devoluciones

IReadOnlyList<CrossValidationResult<BinaryClassificationMetrics>>

Resultados por plegado: métricas, modelos, conjuntos de datos puntuados.