NaiveBayesMulticlassTrainer 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Trainers

어셈블리:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

패키지:

Microsoft.ML v3.0.1

이 IEstimator<TTransformer> 진 기능 값을 지원하는 다중 클래스 Naive Bayes 모델을 학습하기 위한 것입니다.

public sealed class NaiveBayesMulticlassTrainer : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<Microsoft.ML.Data.MulticlassPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.NaiveBayesMulticlassModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.NaiveBayesMulticlassModelParameters>

type NaiveBayesMulticlassTrainer = class
    inherit TrainerEstimatorBase<MulticlassPredictionTransformer<NaiveBayesMulticlassModelParameters>, NaiveBayesMulticlassModelParameters>

Public NotInheritable Class NaiveBayesMulticlassTrainer
Inherits TrainerEstimatorBase(Of MulticlassPredictionTransformer(Of NaiveBayesMulticlassModelParameters), NaiveBayesMulticlassModelParameters)

상속

Object

TrainerEstimatorBase<MulticlassPredictionTransformer<NaiveBayesMulticlassModelParameters>,NaiveBayesMulticlassModelParameters>

NaiveBayesMulticlassTrainer

설명

이 트레이너를 만들려면 NaiveBayes를 사용합니다.

입력 및 출력 열

입력 레이블 열 데이터는 키 형식이어야 하며 기능 열은 알려진 크기의 벡터 Single여야 합니다.

이 트레이너는 다음 열을 출력합니다.

출력 열 이름	열 유형	설명
Score	Single 벡터	모든 클래스의 점수. 값이 높을수록 연결된 클래스에 해당할 가능성이 높습니다. i번째 요소의 값이 가장 크다면 예측된 레이블 인덱스는 i가 됩니다. i는 0부터 시작하는 인덱스입니다.
PredictedLabel	키 형식	예측된 레이블의 인덱스입니다. 값이 i라면 실제 레이블은 키 값 입력 레이블 형식에서 i번째 범주입니다.

트레이너 특성

기계 학습 작업	다중 클래스 분류
정규화가 필요한가요?	예
캐싱이 필요한가요?	아니요
Microsoft.ML 외에도 필요한 NuGet	없음
ONNX로 내보낼 수 있습니다.	예

학습 알고리즘 세부 정보

Naive Bayes 는 다중 클래스 문제에 사용할 수 있는 확률적 분류자입니다. Bayes의 정리를 사용하여 클래스에 속하는 샘플에 대한 조건부 확률은 각 기능 조합 그룹의 샘플 수에 따라 계산될 수 있습니다. 그러나 Naive Bayes 분류자는 각 기능에서 사용할 수 있는 기능 수와 값이 상대적으로 작은 경우에만 가능합니다. 서로 종속될 수 있더라도 클래스의 기능 존재 간에 독립성이라고 가정합니다. 이 다중 클래스 트레이너는 float 형식의 "이진" 기능 값을 허용합니다. 0보다 큰 기능 값은 0으로 true 처리되고 0보다 작거나 같은 기능 값은 로 false처리됩니다.

사용 예제에 대한 링크는 참고 섹션을 확인하세요.

필드

FeatureColumn	트레이너가 기대하는 기능 열입니다. (다음에서 상속됨 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	트레이너가 기대하는 레이블 열입니다. null수 있습니다. 이는 레이블이 학습에 사용되지 않음을 나타냅니다. (다음에서 상속됨 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	트레이너가 기대하는 체중 열입니다. 가중치가 학습에 사용되지 않음을 나타내는 일 수 null있습니다. (다음에서 상속됨 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

속성

Info	기능 및 요구 사항 측면에서 트레이너에 대한 보조 정보입니다.

메서드

Fit(IDataView)	를 학습하고 반환합니다 ITransformer. (다음에서 상속됨 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	이 IEstimator<TTransformer> 진 기능 값을 지원하는 다중 클래스 Naive Bayes 모델을 학습하기 위한 것입니다. (다음에서 상속됨 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

확장 메서드

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	추정기 체인에 '캐싱 검사점'을 추가합니다. 이렇게 하면 다운스트림 추정기가 캐시된 데이터에 대해 학습됩니다. 여러 데이터 전달을 수행하는 트레이너 앞에 캐싱 검사점이 있는 것이 좋습니다.
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	추정기가 지정된 경우 호출된 대리 Fit(IDataView) 자를 호출할 래핑 개체를 반환합니다. 예측 도구가 적합한 항목에 대한 정보를 반환하는 것이 중요한 경우가 많습니다. 따라서 Fit(IDataView) 메서드는 일반 ITransformer개체가 아닌 구체적으로 형식화된 개체를 반환합니다. 그러나 동시에 IEstimator<TTransformer> 개체가 많은 파이프라인으로 형성되는 경우가 많으므로 변환기를 가져올 추정기가 이 체인의 어딘가에 묻혀 있는 위치를 통해 EstimatorChain<TLastTransformer> 추정기 체인을 빌드해야 할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 이 메서드를 통해 fit이 호출되면 호출될 대리자를 연결할 수 있습니다.

추가 정보

• NaiveBayes(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String)