Condividi tramite


CalibratorEstimatorBase<TICalibrator> Classe

Definizione

Classe di base per gli stimatori di calibratore.

public abstract class CalibratorEstimatorBase<TICalibrator> : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratorTransformer<TICalibrator>> where TICalibrator : class, ICalibrator
type CalibratorEstimatorBase<'ICalibrator (requires 'ICalibrator : null and 'ICalibrator :> ICalibrator)> = class
    interface IEstimator<CalibratorTransformer<'ICalibrator>>
Public MustInherit Class CalibratorEstimatorBase(Of TICalibrator)
Implements IEstimator(Of CalibratorTransformer(Of TICalibrator))

Parametri di tipo

TICalibrator
Ereditarietà
CalibratorEstimatorBase<TICalibrator>
Derivato
Implementazioni

Commenti

CalibratorEstimators accetta un IDataView oggetto (output di un Microsoft.ML.Data.BinaryClassifierScorer) che contiene una colonna "Score" e converte i punteggi in probabilità(tramite binning, interpolazione e così via), in base al TICalibrator tipo. Vengono usati nelle pipeline in cui il classificatore binario produce punteggi non calibrati.

Metodi

Fit(IDataView)

Adatta alla creazione di IDataView un CalibratorTransformer<TICalibrator> oggetto che può trasformare i dati aggiungendo una Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.Probability colonna contenente l'oggetto calibrato Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.Score.

Implementazioni dell'interfaccia esplicita

IEstimator<CalibratorTransformer<TICalibrator>>.GetOutputSchema(SchemaShape)

Ottiene l'output dell'oggetto SchemaShape dopo l'adattamento IDataView del calibratore. L'adattamento del calibratore aggiungerà una colonna denominata "Probabilità" allo schema. Se si dispone già di una colonna di questo tipo, verrà aggiunta una nuova colonna. Gli stessi dati di annotazione prodotti da Microsoft.ML.Data.AnnotationUtils.GetTrainerOutputAnnotation(System.Boolean) è contrassegnato come presente nell'output, se presente nella colonna del punteggio di input.

Metodi di estensione

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. Ciò garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training sui dati memorizzati nella cache. È utile avere un checkpoint di memorizzazione nella cache prima dei training che accettano più passaggi di dati.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Dato un stimatore, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. Spesso è importante che un stimatore restituisca informazioni su ciò che è stato adatto, che è il motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> sono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di stima tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo stimatore per cui si vuole ottenere il trasformatore è sepolto da qualche parte in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare questo metodo a un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit.

Si applica a