PriorTrainer 클래스
정의
중요
일부 정보는 릴리스되기 전에 상당 부분 수정될 수 있는 시험판 제품과 관련이 있습니다. Microsoft는 여기에 제공된 정보에 대해 어떠한 명시적이거나 묵시적인 보증도 하지 않습니다.
이 IEstimator<TTransformer> 진 분류 모델을 사용하여 대상을 예측하기 위한 것입니다.
public sealed class PriorTrainer : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>>, Microsoft.ML.Trainers.ITrainerEstimator<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>
type PriorTrainer = class
interface ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>, PriorModelParameters>
interface IEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>>
Public NotInheritable Class PriorTrainer
Implements IEstimator(Of BinaryPredictionTransformer(Of PriorModelParameters)), ITrainerEstimator(Of BinaryPredictionTransformer(Of PriorModelParameters), PriorModelParameters)
- 상속
-
PriorTrainer
- 구현
설명
이 트레이너를 만들려면 이전을 사용하세요.
입력 및 출력 열
입력 레이블 열 데이터는 Boolean이어야 합니다. 입력 기능 열 데이터는 알려진 크기의 벡터 Single여야 합니다.
이 트레이너는 다음 열을 출력합니다.
출력 열 이름 | 열 유형 | 설명 | |
---|---|---|---|
Score |
Single | 모델에서 계산한 바인딩되지 않은 점수입니다. | |
PredictedLabel |
Boolean | 점수 부호에 따라 예측된 레이블 음수 점수는 false 에 양수 점수는 true 에 매핑됩니다. |
|
Probability |
Single | true를 레이블로 갖는 점수를 보정하여 계산된 확률입니다. 확률 값은 범위 [0, 1]입니다. |
트레이너 특성
기계 학습 작업 | 이진 분류 |
정규화가 필요한가요? | 아니요 |
캐싱이 필요한가요? | 아니요 |
Microsoft.ML 외에도 필요한 NuGet | 없음 |
ONNX로 내보낼 수 있습니다. | 예 |
학습 알고리즘 세부 정보
0/1 클래스 레이블 및 출력에 대한 이전 배포를 알아봅니다.
사용 예제에 대한 링크는 참고 섹션을 참조하세요.
속성
Info |
기능 및 요구 사항 측면에서 트레이너에 대한 보조 정보입니다. |
메서드
Fit(IDataView) |
를 학습하고 반환합니다 BinaryPredictionTransformer<TModel>. |
GetOutputSchema(SchemaShape) |
변환기에서 SchemaShape 생성할 스키마를 반환합니다. 파이프라인에서 스키마 전파 및 확인에 사용됩니다. |
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 검사점을 두는 것이 유용합니다. |
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
추정기가 지정된 경우 대리자를 호출한 후 Fit(IDataView) 호출되는 래핑 개체를 반환합니다. 예측 도구가 적합한 항목에 대한 정보를 반환하는 것이 중요한 경우가 많습니다. 따라서 Fit(IDataView) 메서드는 일반 ITransformer개체가 아닌 특별히 형식화된 개체를 반환합니다. 그러나 동시에 IEstimator<TTransformer> 개체가 많은 파이프라인으로 형성되는 경우가 많으므로 변압기를 가져올 추정기가 이 체인의 어딘가에 묻혀 있는 위치를 통해 EstimatorChain<TLastTransformer> 추정기 체인을 빌드해야 할 수도 있습니다. 이 시나리오에서는 fit이 호출되면 호출되는 대리자를 이 메서드를 통해 연결할 수 있습니다. |