BinaryClassificationCatalog.CrossValidate メソッド
重要
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フォールsamplingKeyColumnNameestimatorドに対してnumberOfFoldsクロス検証を実行しますdata。
次に、各サブモデルに対して各サブモデルをlabelColumnNameCalibratedBinaryClassificationMetrics評価し、各サブモデルの確率ベースのメトリックを含むオブジェクトを返します。 各サブモデルは、トレーニング中に見られなかったクロス検証フォールドで評価されます。
C#
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))- data
- IDataView
クロス検証を実行するデータ。
- estimator
- IEstimator<ITransformer>
適合する推定器。
- numberOfFolds
- Int32
クロス検証フォールドの数。
- labelColumnName
- String
ラベル列 (評価用)。
- samplingKeyColumnName
- String
行のグループ化に使用する列の名前。 2 つの例が同じ値 samplingKeyColumnNameを共有している場合、それらは同じサブセット (トレーニングまたはテスト) に表示されます。 これを使用すると、列車からテスト セットへのラベル漏れを防ぐことができます。
行のグループ化が実行されない場合 null 。
フォールドごとの結果: メトリック、モデル、スコア付けされたデータセット。
| 製品 | バージョン |
|---|---|
| ML.NET | 1.0.0, 1.1.0, 1.2.0, 1.3.1, 1.4.0, 1.5.0, 1.6.0, 1.7.0, 2.0.0, 3.0.0 |