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BinaryClassificationCatalog.CrossValidate Metodo

Definizione

Eseguire la convalida incrociata su numberOfFolds riduzioni di data, adattando estimatorsamplingKeyColumnName e rispettando se specificato. Valutare quindi ogni sottomodelli in base labelColumnName a e restituire un CalibratedBinaryClassificationMetrics oggetto, che include le metriche basate sulla probabilità, per ogni sottomodelli. Ogni sottomodello viene valutato sulla piega di convalida incrociata che non è stata visualizzata durante il training.

public System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics>> 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.CalibratedBinaryClassificationMetrics>>
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 CalibratedBinaryClassificationMetrics))

Parametri

data
IDataView

Dati su cui eseguire la convalida incrociata.

estimator
IEstimator<ITransformer>

Strumento di stima da adattare.

numberOfFolds
Int32

Numero di riduzioni di convalida incrociata.

labelColumnName
String

Colonna etichetta (per la valutazione).

samplingKeyColumnName
String

Nome di una colonna da utilizzare per il raggruppamento di righe. Se due esempi condividono lo stesso valore di samplingKeyColumnName, è garantito che vengano visualizzati nello stesso subset (training o test). Questa operazione può essere usata per evitare perdite di etichette dal training al set di test. Se null non verrà eseguito alcun raggruppamento di righe.

seed
Nullable<Int32>

Valore di inizializzazione per il generatore di numeri casuali usato per selezionare le righe per le riduzioni di convalida incrociata.

Restituisce

Risultati per riduzione: metriche, modelli, set di dati con punteggio.

Si applica a