RecommendationCatalog.CrossValidate Metode

Definisi

Ruang nama:

Microsoft.ML

Rakitan:

Microsoft.ML.Recommender.dll

Paket:

Microsoft.ML.Recommender v0.21.1

Jalankan validasi silang selama numberOfFolds lipatan data, dengan memasang estimator, dan menghormati samplingKeyColumnName jika disediakan. Kemudian evaluasi setiap sub-model terhadap labelColumnName dan mengembalikan metrik.

public System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.RegressionMetrics>> CrossValidate (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.CrossValidate : 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.RegressionMetrics>>

Public Function CrossValidate (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 RegressionMetrics))

Parameter

data

IDataView

Data untuk menjalankan validasi silang.

estimator

IEstimator<ITransformer>

Estimator agar pas.

numberOfFolds

Int32

Jumlah lipatan validasi silang.

labelColumnName

String

Kolom label (untuk evaluasi).

samplingKeyColumnName

String

Nama opsional kolom untuk digunakan sebagai kolom stratifikasi. Jika dua contoh memiliki nilai yang sama dari samplingKeyColumnName (jika disediakan), mereka dijamin akan muncul di subset yang sama (latih atau uji). Gunakan ini untuk memastikan tidak ada kebocoran label dari pelatihan ke set pengujian. Jika parameter opsional ini tidak disediakan, kolom stratifikasi akan dihasilkan, dan nilainya akan menjadi angka acak .

seed

Nullable<Int32>

Parameter opsional yang digunakan dalam kombinasi dengan samplingKeyColumnName. samplingKeyColumnName Jika tidak disediakan, angka acak yang dihasilkan untuk membuatnya, akan menggunakan benih ini sebagai nilai. Dan jika tidak disediakan, nilai default akan digunakan.

Mengembalikan

IReadOnlyList<CrossValidationResult<RegressionMetrics>>

Hasil per kali lipatan: metrik, model, himpunan data dengan skor.