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MulticlassClassificationCatalog.CrossValidate Método

Definição

Execute a validação cruzada em numberOfFolds dobras de data, ajustando estimatore respeitando samplingKeyColumnName se fornecido. Em seguida, avalie cada subconjunto em relação labelColumnName às métricas e retorne.

public System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.MulticlassClassificationMetrics>> CrossValidate (Microsoft.ML.IDataView data, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> estimator, int numberOfFolds = 5, string labelColumnName = "Label", string samplingKeyColumnName = default, int? seed = default);
member this.CrossValidate : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * int * string * string * Nullable<int> -> System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.MulticlassClassificationMetrics>>
Public Function CrossValidate (data As IDataView, estimator As IEstimator(Of ITransformer), Optional numberOfFolds As Integer = 5, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional samplingKeyColumnName As String = Nothing, Optional seed As Nullable(Of Integer) = Nothing) As IReadOnlyList(Of TrainCatalogBase.CrossValidationResult(Of MulticlassClassificationMetrics))

Parâmetros

data
IDataView

Os dados em que executar a validação cruzada.

estimator
IEstimator<ITransformer>

O avaliador a ser ajustado.

numberOfFolds
Int32

Número de dobras de validação cruzada.

labelColumnName
String

A coluna de rótulo (para avaliação).

samplingKeyColumnName
String

Nome de uma coluna a ser usada para agrupar linhas. Se dois exemplos compartilham o mesmo valor do , eles têm a garantia de samplingKeyColumnNameaparecer no mesmo subconjunto (treinar ou testar). Isso pode ser usado para garantir que nenhum vazamento de rótulo do trem para o conjunto de testes. Se null nenhum agrupamento de linhas for executado.

seed
Nullable<Int32>

Semente para o gerador de número aleatório usado para selecionar linhas para dobras de validação cruzada.

Retornos

Resultados por dobra: métricas, modelos, conjuntos de dados pontuados.

Aplica-se a