PriorTrainer Kelas

Definisi

Ruang nama:

Microsoft.ML.Trainers

Rakitan:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paket:

Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Sumber:

SimpleTrainers.cs

IEstimator<TTransformer> untuk memprediksi target menggunakan model klasifikasi biner.

public sealed class PriorTrainer : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>>, Microsoft.ML.Trainers.ITrainerEstimator<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>

type PriorTrainer = class
    interface ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>, PriorModelParameters>
    interface IEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>>

Public NotInheritable Class PriorTrainer
Implements IEstimator(Of BinaryPredictionTransformer(Of PriorModelParameters)), ITrainerEstimator(Of BinaryPredictionTransformer(Of PriorModelParameters), PriorModelParameters)

Warisan

Object

PriorTrainer

Penerapan

IEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>> IEstimator<TTransformer> ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>,PriorModelParameters>

Keterangan

Untuk membuat pelatih ini, gunakan Sebelumnya

Kolom Input dan Output

Data kolom label input harus berupa Boolean. Data kolom fitur input harus merupakan vektor berukuran dikenal dari Single.

Pelatih ini menghasilkan kolom berikut:

Nama Kolom Output	Tipe Kolom	Description
Score	Single	Skor tidak terbatas yang dihitung oleh model.
PredictedLabel	Boolean	Label yang diprediksi, berdasarkan tanda skor. Skor negatif dipetakan ke false dan skor positif dipetakan ke true.
Probability	Single	Probabilitas dihitung dengan mengkalibrasi skor memiliki true sebagai label. Nilai probabilitas berada dalam rentang [0, 1].

Karakteristik Pelatih

Tugas pembelajaran mesin	Klasifikasi biner
Apakah normalisasi diperlukan?	Tidak
Apakah penembolokan diperlukan?	Tidak
NuGet yang diperlukan selain Microsoft.ML	None
Dapat diekspor ke ONNX	Ya

Detail Algoritma Pelatihan

Mempelajari distribusi sebelumnya untuk label kelas 0/1 dan output yang.

Periksa bagian Lihat Juga untuk tautan ke contoh penggunaan.

Properti

Nama	Deskripsi
Info	Informasi tambahan tentang pelatih dalam hal kemampuan dan persyaratannya.

Metode

Nama	Deskripsi
Fit(IDataView)	Melatih dan mengembalikan BinaryPredictionTransformer<TModel>.
GetOutputSchema(SchemaShape)	Mengembalikan SchemaShape skema yang akan diproduksi oleh transformator. Digunakan untuk penyebaran dan verifikasi skema dalam alur.

Metode Ekstensi

Nama	Deskripsi
AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	Tambahkan 'titik pemeriksaan penembolokan' ke rantai estimator. Ini akan memastikan bahwa estimator hilir akan dilatih terhadap data cache. Sangat membantu untuk memiliki titik pemeriksaan penembolokan sebelum pelatih yang mengambil beberapa data lolos.
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	Mengingat estimator, kembalikan objek pembungkus yang akan memanggil delegasi setelah Fit(IDataView) dipanggil. Seringkali penting bagi estimator untuk mengembalikan informasi tentang apa yang cocok, itulah sebabnya Fit(IDataView) metode mengembalikan objek yang di ketik secara khusus, bukan hanya umum ITransformer. Namun, pada saat yang sama, IEstimator<TTransformer> sering dibentuk menjadi alur dengan banyak objek, jadi kita mungkin perlu membangun rantai estimator melalui EstimatorChain<TLastTransformer> tempat estimator yang ingin kita dapatkan transformator dikubur di suatu tempat dalam rantai ini. Untuk skenario itu, kita dapat melalui metode ini melampirkan delegasi yang akan dipanggil setelah cocok dipanggil.

Lihat juga

• Prior(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String)