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IEstimator<TTransformer> インターフェイス

定義

推定器 (Spark の用語では) は "トレーニングされていないトランスフォーマー" です。 トランスフォーマーを製造するには、データに 「適合」する必要があります。 また、トランスフォーマーと同様に、"スキーマ伝達" も提供されますが、 のDataViewSchema代わりに が提供SchemaShapeされます。

public interface IEstimator<out TTransformer> where TTransformer : ITransformer
type IEstimator<'ransformer (requires 'ransformer :> ITransformer)> = interface
Public Interface IEstimator(Of Out TTransformer)

型パラメーター

TTransformer
この型パラメーターは共変です。 つまり、指定した型、または強い派生型のいずれかを使用することができます。 共変性および反変性の詳細については、「ジェネリックの共変性と反変性」をご覧ください。
派生

メソッド

Fit(IDataView)

トランスフォーマーをトレーニングして返却します。

GetOutputSchema(SchemaShape)

推定器のスキーマ伝達。 入力スキーマ図形が指定された図形と同じ場合は、推定器の出力スキーマ図形を返します。

拡張メソッド

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

"キャッシュ チェックポイント" をエスティメーター チェーンに追加します。 これにより、ダウンストリーム推定器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 パスを受け取るトレーナーの前にキャッシュ チェックポイントを作成すると便利です。

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

推定器を指定すると、デリゲートが呼び出されると Fit(IDataView) 呼び出されるラップ オブジェクトを返します。 多くの場合、推定器は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 ではなく、特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よくあります。そのため、トランスフォーマーを取得する推定器がこのチェーン内のどこかに埋もれている場所を介して 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。

適用対象