BinaryClassificationCatalog 클래스

정의

에서 MLContext 트레이너 및 보정기와 같은 이진 분류 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.

public sealed class BinaryClassificationCatalog : Microsoft.ML.TrainCatalogBase
type BinaryClassificationCatalog = class
    inherit TrainCatalogBase
Public NotInheritable Class BinaryClassificationCatalog
Inherits TrainCatalogBase
상속
BinaryClassificationCatalog

속성

Calibrators

이진 분류를 수행하기 위한 보정기 목록입니다.

Trainers

이진 분류를 수행하기 위한 트레이너 목록입니다.

메서드

ChangeModelThreshold<TModel>(BinaryPredictionTransformer<TModel>, Single)

임계값을 기존 모델로 수정하고 수정된 모델을 반환하는 메서드입니다.

CrossValidate(IDataView, IEstimator<ITransformer>, Int32, String, String, Nullable<Int32>)

를 맞춤estimator하고 제공된 경우 를 적용하여 samplingKeyColumnNamedata접기에서 numberOfFolds 교차 유효성 검사를 실행합니다. 그런 다음 각 하위 모델에 대해 labelColumnName 각 하위 모델을 평가하고 각 하위 모델에 대해 확률 기반 메트릭을 포함하는 개체를 반환 CalibratedBinaryClassificationMetrics 합니다. 각 하위 모델은 학습 중에 표시되지 않은 교차 유효성 검사 폴드에서 평가됩니다.

CrossValidateNonCalibrated(IDataView, IEstimator<ITransformer>, Int32, String, String, Nullable<Int32>)

를 맞춤estimator하고 제공된 경우 를 적용하여 samplingKeyColumnNamedata접기에서 numberOfFolds 교차 유효성 검사를 실행합니다. 그런 다음 각 하위 모델에 대해 labelColumnNameBinaryClassificationMetrics 각 하위 모델을 평가하고 확률 기반 메트릭을 포함하지 않는 개체를 반환합니다. 각 하위 모델은 학습 중에 표시되지 않은 교차 유효성 검사 폴드에서 평가됩니다.

Evaluate(IDataView, String, String, String, String)

점수가 매기된 이진 분류 데이터를 평가합니다.

EvaluateNonCalibrated(IDataView, String, String, String)

확률 기반 메트릭 없이 점수가 매기된 이진 분류 데이터를 평가합니다.

확장 메서드

PermutationFeatureImportance<TModel>(BinaryClassificationCatalog, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)

이진 분류에 대한 PFI(순열 기능 중요도)입니다.

PermutationFeatureImportanceNonCalibrated(BinaryClassificationCatalog, ITransformer, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)

이진 분류에 대한 PFI(순열 기능 중요도)입니다.

적용 대상