BinaryClassificationCatalog.CrossValidate Metodo

Definizione

Spazio dei nomi:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Pacchetto:

Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Origine:

TrainCatalog.cs

Eseguire la convalida incrociata sulle numberOfFolds riduzioni di data, adattando estimatorsamplingKeyColumnName e rispettando se specificato. Valutare quindi ogni sottomodelli labelColumnName in base a e restituire un CalibratedBinaryClassificationMetrics oggetto, che include le metriche basate su 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>

Oggetto estimator 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, sono garantiti 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.This can be used to ensure no label leakage from the train to the test set. 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.

Valori restituiti

IReadOnlyList<CrossValidationResult<CalibratedBinaryClassificationMetrics>>

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