TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel> Kelas

Definisi

Ruang nama:

Microsoft.ML.Trainers

Rakitan:

Microsoft.ML.Data.dll

Paket:

Microsoft.ML v3.0.1

Ini mewakili kelas dasar untuk 'pelatih sederhana'. 'Pelatih sederhana' menerima satu kolom fitur dan satu kolom label, juga secara opsional kolom bobot. Ini menghasilkan 'transformator prediksi'.

public abstract class TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.IEstimator<TTransformer>, Microsoft.ML.Trainers.ITrainerEstimator<TTransformer,TModel> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class

type TrainerEstimatorBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
    interface ITrainerEstimator<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>
    interface IEstimator<'ransformer (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model>)>

Public MustInherit Class TrainerEstimatorBase(Of TTransformer, TModel)
Implements IEstimator(Of TTransformer), ITrainerEstimator(Of TTransformer, TModel)

Jenis parameter

TTransformer

TModel

Warisan

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

Turunan

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>

Microsoft.ML.Trainers.KMeansTrainer

Microsoft.ML.Trainers.LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>

Microsoft.ML.Trainers.LdSvmTrainer

Microsoft.ML.Trainers.LinearTrainerBase<TTransformer,TModel>

Microsoft.ML.Trainers.NaiveBayesMulticlassTrainer

Microsoft.ML.Trainers.OlsTrainer

Microsoft.ML.Trainers.OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>

Microsoft.ML.Trainers.RandomizedPcaTrainer

Microsoft.ML.Trainers.StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>

Microsoft.ML.Trainers.SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer

Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>

Microsoft.ML.Vision.ImageClassificationTrainer

Penerapan

IEstimator<TTransformer> ITrainerEstimator<TTransformer,TModel>

Bidang

FeatureColumn	Kolom fitur yang diharapkan pelatih.
LabelColumn	Kolom label yang diharapkan pelatih. Dapat berupa null, yang menunjukkan bahwa label tidak digunakan untuk pelatihan.
WeightColumn	Kolom berat yang diharapkan pelatih. Dapat berupa null, yang menunjukkan bahwa berat tidak digunakan untuk pelatihan.

Properti

Info	Informasi tentang pelatih: apakah itu mendapat manfaat dari normalisasi, penembolokan dll.

Metode

Fit(IDataView)	Melatih dan mengembalikan ITransformer.
GetOutputSchema(SchemaShape)	Ini mewakili kelas dasar untuk 'pelatih sederhana'. 'Pelatih sederhana' menerima satu kolom fitur dan satu kolom label, juga secara opsional kolom bobot. Ini menghasilkan 'transformator prediksi'.

Metode Ekstensi

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 berlalu.

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 ditik 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 pas dipanggil.