FastForestBinaryTrainer Classe
Definizione
Importante
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Oggetto per il training di un modello di classificazione binaria dell'albero IEstimator<TTransformer> delle decisioni usando Fast Forest.
public sealed class FastForestBinaryTrainer : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RandomForestTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastForestBinaryTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastForestBinaryModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastForestBinaryModelParameters>type FastForestBinaryTrainer = class
inherit RandomForestTrainerBase<FastForestBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer<FastForestBinaryModelParameters>, FastForestBinaryModelParameters>Public NotInheritable Class FastForestBinaryTrainer
Inherits RandomForestTrainerBase(Of FastForestBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer(Of FastForestBinaryModelParameters), FastForestBinaryModelParameters)- Ereditarietà
Commenti
Per creare questo formatore, usare FastForest o FastForest(Options).
Colonne di input e output
I dati della colonna dell'etichetta di input devono essere Boolean. I dati delle colonne delle funzionalità di input devono essere un vettore di dimensioni note di Single.
Questo formatore restituisce le colonne seguenti:
| Nome colonna di output | Tipo di colonna | Descrizione | |
|---|---|---|---|
Score |
Single | Punteggio non associato calcolato dal modello. | |
PredictedLabel |
Boolean | L'etichetta stimata, in base al segno del punteggio. Un punteggio negativo esegue il mapping a false e un punteggio negativo esegue il mapping a true. |
|
Probability |
Single | Probabilità calcolata calibrando il punteggio di avere true come etichetta. Il valore di probabilità è compreso nell'intervallo [0, 1]. |
Caratteristiche del trainer
| Attività di Machine Learning | Classificazione binaria |
| È necessaria la normalizzazione? | No |
| È necessaria la memorizzazione nella cache? | No |
| NuGet richiesto oltre a Microsoft.ML | Microsoft.ML.FastTree |
| Esportabile in ONNX | Sì |
Dettagli dell'algoritmo di training
Gli alberi delle decisioni sono modelli non parametrici che eseguono una sequenza di test semplici sugli input. Questa procedura decisionale li esegue il mapping agli output trovati nel set di dati di training i cui input sono simili all'istanza in fase di elaborazione. Una decisione viene presa in ogni nodo della struttura di dati dell'albero binario in base a una misura di somiglianza che esegue il mapping ricorsivo di ogni istanza attraverso i rami dell'albero fino a quando non viene raggiunto il nodo foglia appropriato e la decisione di output restituita.
Gli alberi delle decisioni hanno diversi vantaggi:
- Sono efficienti sia nel calcolo che nell'uso della memoria durante il training e la stima.
- Possono rappresentare limiti di decisione non lineari.
- Eseguono la selezione e la classificazione integrata di funzionalità
- e sono resilienti in caso di funzionalità rumorose.
La foresta veloce è un'implementazione casuale della foresta. Il modello è costituito da un insieme di alberi decisionali. Ogni albero in una foresta decisionale restituisce una distribuzione gaussian in base alla stima. Un'aggregazione viene eseguita sull'insieme di alberi per trovare una distribuzione Gaussian più vicina alla distribuzione combinata per tutti gli alberi del modello. Il classificatore delle foreste delle decisioni è costituito da un insieme di alberi delle decisioni.
In genere, i modelli di insieme offrono una copertura e un'accuratezza migliori rispetto a singoli alberi delle decisioni. Ogni albero in una foresta decisionale restituisce una distribuzione Gaussian.
Per altre informazioni, vedere:
Controllare la sezione Vedere anche per i collegamenti ad esempi dell'utilizzo.
Campi
| FeatureColumn |
Colonna di funzionalità prevista dal trainer. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GroupIdColumn |
Colonna groupID facoltativa prevista dal formatore di classificazione. (Ereditato da TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
Colonna etichetta prevista dal trainer. Può essere |
| WeightColumn |
Colonna di peso prevista dal trainer. Può essere |
Proprietà
| Info |
Oggetto per il training di un modello di classificazione binaria dell'albero IEstimator<TTransformer> delle decisioni usando Fast Forest. (Ereditato da FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>) |
Metodi
| Fit(IDataView) |
Esegue il training e restituisce un ITransformeroggetto . (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| Fit(IDataView, IDataView) |
Esegue il training di un oggetto FastForestBinaryTrainer usando i dati di training e di convalida, restituisce un BinaryPredictionTransformer<TModel>oggetto . |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Oggetto per il training di un modello di classificazione binaria dell'albero IEstimator<TTransformer> delle decisioni usando Fast Forest. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
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
Vedi anche
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