BinaryClassificationCatalog 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML

어셈블리:

Microsoft.ML.Data.dll

패키지:

Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Source:

TrainCatalog.cs

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

public sealed class BinaryClassificationCatalog : Microsoft.ML.TrainCatalogBase

type BinaryClassificationCatalog = class
    inherit TrainCatalogBase

Public NotInheritable Class BinaryClassificationCatalog
Inherits TrainCatalogBase

상속

Object

TrainCatalogBase

BinaryClassificationCatalog

속성

Name	Description
Calibrators	이진 분류를 수행하기 위한 보정기 목록입니다.
Trainers	이진 분류를 수행하기 위한 트레이너 목록입니다.

메서드

Name	Description
ChangeModelThreshold<TModel>(BinaryPredictionTransformer<TModel>, Single)	임계값을 기존 모델로 수정하고 수정된 모델을 반환하는 메서드입니다.
CrossValidate(IDataView, IEstimator<ITransformer>, Int32, String, String, Nullable<Int32>)	겹쳐서 교차 유효성 numberOfFoldsdata검사를 실행하고 제공된 경우 적용 estimator합니다 samplingKeyColumnName . 그런 다음 각 하위 모델에 대해 labelColumnName 각 하위 모델을 평가하고 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>)	겹쳐서 교차 유효성 numberOfFoldsdata검사를 실행하고 제공된 경우 적용 estimator합니다 samplingKeyColumnName . 그런 다음 각 하위 모델에 대해 labelColumnName 각 하위 모델을 평가하고 확률 기반 메트릭을 포함하지 않는 개체를 반환 BinaryClassificationMetrics 합니다. 각 하위 모델은 학습 중에 표시되지 않은 교차 유효성 검사 폴드에서 평가됩니다.
Evaluate(IDataView, String, String, String, String)	점수가 매표된 이진 분류 데이터를 평가합니다.
EvaluateNonCalibrated(IDataView, String, String, String)	확률 기반 메트릭 없이 점수가 매칭된 이진 분류 데이터를 평가합니다.

확장명 메서드

Name	Description
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.