BinaryClassificationCatalog Classe

Definizione

Spazio dei nomi:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Pacchetto:

Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Origine:

TrainCatalog.cs

Classe usata da MLContext per creare istanze di componenti di classificazione binaria, ad esempio trainer e calibratori.

public sealed class BinaryClassificationCatalog : Microsoft.ML.TrainCatalogBase

type BinaryClassificationCatalog = class
    inherit TrainCatalogBase

Public NotInheritable Class BinaryClassificationCatalog
Inherits TrainCatalogBase

Ereditarietà

Object

TrainCatalogBase

BinaryClassificationCatalog

Proprietà

Nome	Descrizione
Calibrators	Elenco di calibratori per l'esecuzione della classificazione binaria.
Trainers	Elenco di trainer per l'esecuzione della classificazione binaria.

Metodi

Nome	Descrizione
ChangeModelThreshold<TModel>(BinaryPredictionTransformer<TModel>, Single)	Metodo per modificare la soglia in un modello esistente e restituire un modello modificato.
CrossValidate(IDataView, IEstimator<ITransformer>, Int32, String, String, Nullable<Int32>)	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.
CrossValidateNonCalibrated(IDataView, IEstimator<ITransformer>, Int32, String, String, Nullable<Int32>)	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 BinaryClassificationMetrics oggetto, che non include le metriche basate sulla probabilità, per ogni modello secondario. Ogni sottomodello viene valutato sulla piega di convalida incrociata che non è stata visualizzata durante il training.
Evaluate(IDataView, String, String, String, String)	Valuta i dati di classificazione binaria con punteggio.
EvaluateNonCalibrated(IDataView, String, String, String)	Valuta i dati di classificazione binaria con punteggio, senza metriche basate su probabilità.

Metodi di estensione

Nome	Descrizione
PermutationFeatureImportance<TModel>(BinaryClassificationCatalog, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)	Importanza della funzionalità di permutazione (PFI) per la classificazione binaria.
PermutationFeatureImportanceNonCalibrated(BinaryClassificationCatalog, ITransformer, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)	Importanza della funzionalità di permutazione (PFI) per la classificazione binaria.