BinaryClassificationCatalog.CrossValidateNonCalibrated Metodo

Definizione

Spazio dei nomi:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Pacchetto:

Microsoft.ML v2.0.0

Eseguire la convalida incrociata sulle numberOfFolds piegazioni di data, estimatoradattando e rispettando samplingKeyColumnName se specificato. Valutare quindi ogni sub-modello rispetto labelColumnName a e restituire un BinaryClassificationMetrics oggetto, che non include metriche basate sulla probabilità, per ogni sub-modello. Ogni modello secondario viene valutato nella piega di convalida incrociata che non è stata visualizzata durante il training.

public System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.BinaryClassificationMetrics>> CrossValidateNonCalibrated (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.CrossValidateNonCalibrated : 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.BinaryClassificationMetrics>>

Public Function CrossValidateNonCalibrated (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 BinaryClassificationMetrics))

Parametri

data

IDataView

Dati su cui eseguire la convalida incrociata.

estimator

IEstimator<ITransformer>

Valore di stima da adattare.

numberOfFolds

Int32

Numero di volte di convalida incrociata.

labelColumnName

String

Colonna etichetta (per la valutazione).

samplingKeyColumnName

String

Nome di una colonna da usare per raggruppare le 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 garantire che nessuna perdita di etichette dal training al set di test. Se null non verrà eseguito alcun raggruppamento di righe.

seed

Nullable<Int32>

Inizializzazione per il generatore di numeri casuali usato per selezionare le righe per le piegazioni di convalida incrociata.

Restituisce

IReadOnlyList<CrossValidationResult<BinaryClassificationMetrics>>

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