Share via

ModelProxy クラス

  • リファレンス

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

リモート コンピューティングでの推論を有効にする AutoML モデルのプロキシ オブジェクト。

AutoML ModelProxy オブジェクトを作成して、トレーニング環境に推論を送信します。

継承
builtins.object
ModelProxy

コンストラクター

ModelProxy(child_run, compute_target=None)

パラメーター

child_run
必須

モデルのダウンロード元となる子実行。

compute_target
必須

推論対象のターゲット コンピューティングに対して上書きします。

メソッド

forecast

指定された値の予測をモデルで実行するジョブを送信します。
forecast_quantiles

指定された値の forecast_quantiles をモデルで実行するジョブを送信します。
predict

指定された値の予測をモデルで実行するジョブを送信します。
predict_proba

指定された値の predict_proba をモデルで実行するジョブを送信します。
test

test_data から予測を取得し、関連するメトリックをコンピューティングします。

forecast

指定された値の予測をモデルで実行するジョブを送信します。

forecast(X_values: Any, y_values: Any | None = None) -> Tuple[AbstractDataset, AbstractDataset]

パラメーター

X_values
AbstractDataset または DataFrame または ndarray
必須

予測を実行するテスト データを入力します。

y_values
AbstractDataset または DataFrame または ndarray
既定値: None

予測を実行する y 値を入力します。

戻り値

予測値。

forecast_quantiles

指定された値の forecast_quantiles をモデルで実行するジョブを送信します。

forecast_quantiles(X_values: Any, y_values: Any | None = None, forecast_destination: Any | None = None, ignore_data_errors: bool = False) -> AbstractDataset

パラメーター

X_values
AbstractDataset
必須

予測を実行するテスト データを入力します。

y_values
既定値: None

予測を実行する y 値を入力します。

forecast_destination
<xref:pandas.Timestamp>
既定値: None

Forecast_destination: タイム スタンプ値。 予測は、すべての粒度に対して forecast_destination 時刻まで実行されます。 ディクショナリ入力 { grain -> timestamp } は受け入れられません。 forecast_destination が指定されていない場合は、すべての粒度に対して X_pred で最後に発生した時刻が代入されます。

ignore_data_errors
bool
既定値: False

ユーザー データのエラーを無視します。

predict

指定された値の予測をモデルで実行するジョブを送信します。

predict(values: Any) -> AbstractDataset

パラメーター

values
AbstractDataset または DataFrame または ndarray
必須

予測を実行するテスト データを入力します。

戻り値

予測された値。

predict_proba

指定された値の predict_proba をモデルで実行するジョブを送信します。

predict_proba(values: Any) -> AbstractDataset

パラメーター

values
AbstractDataset または DataFrame または ndarray
必須

予測を実行するテスト データを入力します。

戻り値

予測された値。

test

test_data から予測を取得し、関連するメトリックをコンピューティングします。

test(test_data: AbstractDataset, include_predictions_only: bool = False) -> Tuple[AbstractDataset, Dict[str, Any]]

パラメーター

test_data
必須

テスト データセット。

include_predictions_only
既定値: False

予測を predictions.csv 出力の一部としてのみ含めるかどうか。

このパラメーターが True の場合、出力 CSV 列は次のように表示されます (予測は回帰と同じです)。

Classification => [predicted values], [probabilities]

Regression => [predicted values]

または次のようになります (既定値)。

Classification => [original test data labels], [predicted values], [probabilities], [features]

Regression => [original test data labels], [predicted values], [features]

[original test data labels] 列名 = [label column name] + "_orig"。

[predicted values] 列名 = [label column name] + "_predicted"。

[probabilities] 列名 = [class name] + "_predicted_proba"。

[features] 列名 = [feature column name] + "_orig"。

test_data にターゲット列が含まれない場合、[original test data labels] は出力データフレームに含まれません。

戻り値

予測値とメトリックを含むタプル。