CalibratorEstimatorBase<TICalibrator> Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Calibrators

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Pacote:

Microsoft.ML v3.0.1

Classe base para avaliadores de calibrador.

public abstract class CalibratorEstimatorBase<TICalibrator> : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratorTransformer<TICalibrator>> where TICalibrator : class, ICalibrator

type CalibratorEstimatorBase<'ICalibrator (requires 'ICalibrator : null and 'ICalibrator :> ICalibrator)> = class
    interface IEstimator<CalibratorTransformer<'ICalibrator>>

Public MustInherit Class CalibratorEstimatorBase(Of TICalibrator)
Implements IEstimator(Of CalibratorTransformer(Of TICalibrator))

Parâmetros de tipo

TICalibrator

Herança

Object

CalibratorEstimatorBase<TICalibrator>

Derivado

Microsoft.ML.Calibrators.FixedPlattCalibratorEstimator

Microsoft.ML.Calibrators.IsotonicCalibratorEstimator

Microsoft.ML.Calibrators.NaiveCalibratorEstimator

Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibratorEstimator

Implementações

IEstimator<CalibratorTransformer<TICalibrator>>

Comentários

Os CalibratorEstimators usam uma IDataView (a saída de um Microsoft.ML.Data.BinaryClassifierScorer) que contém uma coluna "Pontuação" e converte as pontuações em probabilidades (por meio de binning, interpolação etc.), com base no TICalibrator tipo. Eles são usados em pipelines em que o classificador binário produz pontuações não calibradas.

Métodos

Fit(IDataView)

Ajusta a pontuação IDataView de criação de um CalibratorTransformer<TICalibrator> que pode transformar os dados adicionando uma Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.Probability coluna que contém a calibrada Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.Score.

Implantações explícitas de interface

IEstimator<CalibratorTransformer<TICalibrator>>.GetOutputSchema(SchemaShape)

Obtém a saída SchemaShape do após a IDataView montagem do calibrador. Ajustar o calibrador adicionará uma coluna chamada "Probabilidade" ao esquema. Se você já tiver essa coluna, uma nova será adicionada. Os mesmos dados de anotação que seriam produzidos por Microsoft.ML.Data.AnnotationUtils.GetTrainerOutputAnnotation(System.Boolean) são marcados como presentes na saída, se estiverem presentes na coluna de pontuação de entrada.

Métodos de Extensão

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os estimadores downstream sejam treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que levam vários passes de dados.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) que seja chamado. Geralmente, é importante que um avaliador retorne informações sobre o que estava em forma, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário criar uma cadeia de avaliadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o estimador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado.