TrivialEstimator<TTransformer> クラス

定義

名前空間:

Microsoft.ML.Data

アセンブリ:

Microsoft.ML.Data.dll

パッケージ:

Microsoft.ML v2.0.0

その簡単な実装 IEstimator<TTransformer> は、すでにトランスフォーマーを持っており、すべての呼び出し Fit(IDataView)でそれを返します.

トランスフォーマーから簡単に推論する方法がないため、具体的な実装ではスキーマ伝達メカニズムを提供する必要があります。

public abstract class TrivialEstimator<TTransformer> : Microsoft.ML.IEstimator<TTransformer> where TTransformer : class, ITransformer

type TrivialEstimator<'ransformer (requires 'ransformer : null and 'ransformer :> ITransformer)> = class
    interface IEstimator<'ransformer (requires 'ransformer : null and 'ransformer :> ITransformer)>

Public MustInherit Class TrivialEstimator(Of TTransformer)
Implements IEstimator(Of TTransformer)

型パラメーター

TTransformer

継承

Object

TrivialEstimator<TTransformer>

派生

Microsoft.ML.Data.ImageLoadingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.ColumnCopyingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.ColumnSelectingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.CustomMappingEstimator<TSrc,TDst>

Microsoft.ML.Transforms.FeatureContributionCalculatingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.Image.ImageGrayscalingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.Image.ImageResizingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.Image.VectorToImageConvertingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.KeyToBinaryVectorMappingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.KeyToValueMappingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.KeyToVectorMappingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBase

Microsoft.ML.Transforms.MissingValueIndicatorEstimator

Microsoft.ML.Transforms.Onnx.OnnxScoringEstimator

Microsoft.ML.Transforms.StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState>

Microsoft.ML.Transforms.Text.CustomStopWordsRemovingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.Text.StopWordsRemovingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.Text.TextNormalizingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.Text.TokenizingByCharactersEstimator

Microsoft.ML.Transforms.Text.WordTokenizingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.IidChangePointEstimator

Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.IidSpikeEstimator

Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SrCnnAnomalyEstimator

Microsoft.ML.Transforms.TypeConvertingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.ValueMappingEstimator

実装

IEstimator<TTransformer>

メソッド

Fit(IDataView)	その簡単な実装 IEstimator<TTransformer> は、すでにトランスフォーマーを持っており、すべての呼び出し Fit(IDataView)でそれを返します. トランスフォーマーから簡単に推論する方法がないため、具体的な実装ではスキーマ伝達メカニズムを提供する必要があります。
GetOutputSchema(SchemaShape)	その簡単な実装 IEstimator<TTransformer> は、すでにトランスフォーマーを持っており、すべての呼び出し Fit(IDataView)でそれを返します. トランスフォーマーから簡単に推論する方法がないため、具体的な実装ではスキーマ伝達メカニズムを提供する必要があります。

拡張メソッド

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

エスティメーター チェーンに 'キャッシュ チェックポイント' を追加します。 これにより、ダウンストリームエスティメーターがキャッシュされたデータに対してトレーニングされます。 複数のデータを受け取るトレーナーが渡す前にキャッシュ チェックポイントを設定すると便利です。

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

エスティメーターを指定すると、デリゲートを 1 回 Fit(IDataView) 呼び出すラップ オブジェクトが呼び出されます。 多くの場合、エスティメーターが適合した内容に関する情報を返すことが重要です。そのため Fit(IDataView) 、メソッドは一般的 ITransformerなオブジェクトではなく、具体的に型指定されたオブジェクトを返します。 ただし、同時に、 IEstimator<TTransformer> 多くのオブジェクトを含むパイプラインに形成されることが多いため、トランスフォーマーを取得するエスティメーターがこのチェーンのどこかに埋もれる場所を介して EstimatorChain<TLastTransformer> 、推定器のチェーンを構築する必要がある場合があります。 このシナリオでは、このメソッドを使用して、fit が呼び出されると呼び出されるデリゲートをアタッチできます。