ExperimentBase<TMetrics,TExperimentSettings>.Execute Método
Definição
Importante
Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.
Sobrecargas
| Execute(IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>) |
Executa um experimento AutoML. |
| Execute(IDataView, IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>) |
Executa um experimento AutoML. |
| Execute(IDataView, IDataView, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>) |
Executa um experimento AutoML. |
| Execute(IDataView, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>) |
Executa um experimento AutoML. |
| Execute(IDataView, UInt32, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>) |
Executa um experimento AutoML. |
| Execute(IDataView, UInt32, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>) |
Executa um experimento AutoML. |
Execute(IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
Executa um experimento AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation columnInformation, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, columnInformation As ColumnInformation, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)Parâmetros
- trainData
- IDataView
Os dados de treinamento a serem usados pelo experimento AutoML.
- columnInformation
- ColumnInformation
Informações de coluna para o conjunto de dados.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Pré-featurizer que AutoML aplicará aos dados durante um experimento. (O pré-featurizer será ajustado somente na divisão de dados de treinamento para produzir uma transformação treinada. Em seguida, a transformação treinada será aplicada à divisão de dados de treinamento e à divisão de dados de validação correspondente.)
Um objeto definido pelo usuário que implementa a IProgress<T> interface. O AutoML invocará o método Report(T) após cada modelo que ele produzir durante o experimento.
Retornos
O resultado do experimento.
Comentários
Dependendo do tamanho dos dados, o experimento AutoML pode levar muito tempo para ser executado.
Aplica-se a
Execute(IDataView, IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
Executa um experimento AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, Microsoft.ML.IDataView validationData, Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation columnInformation, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, validationData As IDataView, columnInformation As ColumnInformation, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)Parâmetros
- trainData
- IDataView
Os dados de treinamento a serem usados pelo experimento AutoML.
- validationData
- IDataView
Os dados de validação a serem usados pelo experimento AutoML.
- columnInformation
- ColumnInformation
Informações de coluna para o conjunto de dados.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Pré-featurizer que AutoML aplicará aos dados durante um experimento. (O pré-featurizer será ajustado somente na divisão de dados de treinamento para produzir uma transformação treinada. Em seguida, a transformação treinada será aplicada à divisão de dados de treinamento e à divisão de dados de validação correspondente.)
Um objeto definido pelo usuário que implementa a IProgress<T> interface. O AutoML invocará o método Report(T) após cada modelo que ele produzir durante o experimento.
Retornos
O resultado do experimento.
Comentários
Dependendo do tamanho dos dados, o experimento AutoML pode levar muito tempo para ser executado.
Aplica-se a
Execute(IDataView, IDataView, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
Executa um experimento AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, Microsoft.ML.IDataView validationData, string labelColumnName = "Label", Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, validationData As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)Parâmetros
- trainData
- IDataView
Os dados de treinamento a serem usados pelo experimento AutoML.
- validationData
- IDataView
Os dados de validação a serem usados pelo experimento AutoML.
- labelColumnName
- String
O nome da coluna de rótulo.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Pré-featurizer que AutoML aplicará aos dados durante um experimento. (O pré-featurizer será ajustado somente na divisão de dados de treinamento para produzir uma transformação treinada. Em seguida, a transformação treinada será aplicada à divisão de dados de treinamento e à divisão de dados de validação correspondente.)
Um objeto definido pelo usuário que implementa a IProgress<T> interface. O AutoML invocará o método Report(T) após cada modelo que ele produzir durante o experimento.
Retornos
O resultado do experimento.
Comentários
Dependendo do tamanho dos dados, o experimento AutoML pode levar muito tempo para ser executado.
Aplica-se a
Execute(IDataView, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
Executa um experimento AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, string labelColumnName = "Label", string samplingKeyColumn = default, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional samplingKeyColumn As String = Nothing, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)Parâmetros
- trainData
- IDataView
Os dados de treinamento usados pelo experimento AutoML.
- labelColumnName
- String
A coluna do conjunto de dados usada como o rótulo.
- samplingKeyColumn
- String
A coluna do conjunto de dados usada como a coluna de chave de amostragem. Consulte SamplingKeyColumnName para obter mais informações.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Pré-featurizer que AutoML aplicará aos dados durante um experimento. (O pré-featurizer será ajustado somente na divisão de dados de treinamento para produzir uma transformação treinada. Em seguida, a transformação treinada será aplicada à divisão de dados de treinamento e à divisão de dados de validação correspondente.)
Um objeto definido pelo usuário que implementa a IProgress<T> interface. O AutoML invocará o método Report(T) após cada modelo que ele produzir durante o experimento.
Retornos
O resultado do experimento.
Comentários
Dependendo do tamanho dos dados, o experimento AutoML pode levar muito tempo para ser executado.
Aplica-se a
Execute(IDataView, UInt32, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>)
Executa um experimento AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, uint numberOfCVFolds, Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation columnInformation = default, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, numberOfCVFolds As UInteger, Optional columnInformation As ColumnInformation = Nothing, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of CrossValidationRunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As CrossValidationExperimentResult(Of TMetrics)Parâmetros
- trainData
- IDataView
Os dados de treinamento a serem usados pelo experimento AutoML.
- numberOfCVFolds
- UInt32
O número de dobras de validação cruzada nas quais os dados de treinamento devem ser divididos ao ajustar um modelo.
- columnInformation
- ColumnInformation
Informações de coluna para o conjunto de dados.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Pré-featurizer que AutoML aplicará aos dados durante um experimento. (O pré-featurizer será ajustado somente na divisão de dados de treinamento para produzir uma transformação treinada. Em seguida, a transformação treinada será aplicada à divisão de dados de treinamento e à divisão de dados de validação correspondente.)
- progressHandler
- IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>
Um objeto definido pelo usuário que implementa a IProgress<T> interface. O AutoML invocará o método Report(T) após cada modelo que ele produzir durante o experimento.
Retornos
O resultado do experimento de validação cruzada.
Comentários
Dependendo do tamanho dos dados, o experimento AutoML pode levar muito tempo para ser executado.
Aplica-se a
Execute(IDataView, UInt32, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>)
Executa um experimento AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, uint numberOfCVFolds, string labelColumnName = "Label", string samplingKeyColumn = default, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, numberOfCVFolds As UInteger, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional samplingKeyColumn As String = Nothing, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of CrossValidationRunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As CrossValidationExperimentResult(Of TMetrics)Parâmetros
- trainData
- IDataView
Os dados de treinamento a serem usados pelo experimento AutoML.
- numberOfCVFolds
- UInt32
O número de dobras de validação cruzada nas quais os dados de treinamento devem ser divididos ao ajustar um modelo.
- labelColumnName
- String
O nome da coluna de rótulo.
- samplingKeyColumn
- String
O nome da coluna de chave de amostragem.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Pré-featurizer que AutoML aplicará aos dados durante um experimento. (O pré-featurizer será ajustado somente na divisão de dados de treinamento para produzir uma transformação treinada. Em seguida, a transformação treinada será aplicada à divisão de dados de treinamento e à divisão de dados de validação correspondente.)
- progressHandler
- IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>
Um objeto definido pelo usuário que implementa a IProgress<T> interface. O AutoML invocará o método Report(T) após cada modelo que ele produzir durante o experimento.
Retornos
O resultado do experimento de validação cruzada.
Comentários
Dependendo do tamanho dos dados, o experimento AutoML pode levar muito tempo para ser executado.
Aplica-se a
Comentários
Em breve: Ao longo de 2024, eliminaremos os problemas do GitHub como o mecanismo de comentários para conteúdo e o substituiremos por um novo sistema de comentários. Para obter mais informações, consulte https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Enviar e exibir comentários de