GamBinaryTrainer Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers.FastTree

Assembly:

Microsoft.ML.FastTree.dll

Pacote:

Microsoft.ML.FastTree v2.0.0

Para IEstimator<TTransformer> treinar um modelo de classificação binária com modelos aditivos generalizados (GAM).

public sealed class GamBinaryTrainer : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamBinaryTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>

type GamBinaryTrainer = class
    inherit GamTrainerBase<GamBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<GamBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<GamBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>

Public NotInheritable Class GamBinaryTrainer
Inherits GamTrainerBase(Of GamBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of GamBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of GamBinaryModelParameters, PlattCalibrator))

Herança

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TPredictor>

GamTrainerBase<GamBinaryTrainer.Options,BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<GamBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>,CalibratedModelParametersBase<GamBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>

GamBinaryTrainer

Comentários

Para criar esse treinador, use Gam or Gam(Options).

Colunas de entrada e saída

Os dados da coluna de rótulo de entrada devem ser Boolean. Os dados da coluna de recursos de entrada devem ser um vetor de tamanho conhecido de Single.

Este treinador gera as seguintes colunas:

Nome da Coluna de Saída	Tipo de coluna	Descrição
Score	Single	A pontuação não associada calculada pelo modelo.
PredictedLabel	Boolean	O rótulo previsto com base no sinal da pontuação. Uma pontuação negativa é mapeada para false e uma pontuação positiva é mapeada para true.
Probability	Single	A probabilidade calculada calibrando a pontuação de ter true como o rótulo. O valor da probabilidade está no intervalo [0, 1].

Características do treinador

Ferramenta de machine learning	Classificação binária
A normalização é necessária?	No
O cache é necessário?	No
NuGet necessário além de Microsoft.ML	Microsoft.ML.FastTree
Exportável para ONNX	No

Detalhes do algoritmo de treinamento

Modelos aditivos generalizados, ou GAMs, modelam os dados como um conjunto de recursos linearmente independentes semelhantes a um modelo linear. Para cada recurso, o treinador gam aprende uma função não linear, chamada de "função shape", que calcula a resposta como uma função do valor do recurso. (Por outro lado, um modelo linear se ajusta a uma resposta linear (por exemplo, uma linha) a cada recurso.) Para pontuar uma entrada, as saídas de todas as funções de forma são resumidas e a pontuação é o valor total.

Este treinador GAM é implementado usando árvores aumentadas por gradiente superficial (por exemplo, tocos de árvore) para aprender funções de forma não paramétricas e baseia-se no método descrito em Lou, Caruana e Gehrke. "Modelos inteligíveis para classificação e regressão." KDD'12, Pequim, China. 2012. Após o treinamento, uma interceptação é adicionada para representar a previsão média sobre o conjunto de treinamento e as funções de forma são normalizadas para representar o desvio da previsão média. Isso resulta em modelos que são facilmente interpretados simplesmente inspecionando a interceptação e as funções de forma. Veja o exemplo abaixo para obter um exemplo de como treinar um modelo GAM e inspecionar e interpretar os resultados.

Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.

Campos

FeatureColumn	A coluna de recursos esperada pelo treinador. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	A coluna de rótulo esperada pelo treinador. Pode ser null, o que indica que o rótulo não é usado para treinamento. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	A coluna de peso que o treinador espera. Pode ser null, o que indica que o peso não é usado para treinamento. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Propriedades

Info	Para IEstimator<TTransformer> treinar um modelo de classificação binária com modelos aditivos generalizados (GAM). (Herdado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>)

Métodos

Fit(IDataView)	Treina e retorna um ITransformer. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
Fit(IDataView, IDataView)	Treina um GamBinaryTrainer uso de dados de treinamento e validação, retorna um BinaryPredictionTransformer<TModel>.
GetOutputSchema(SchemaShape)	Para IEstimator<TTransformer> treinar um modelo de classificação binária com modelos aditivos generalizados (GAM). (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

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.

Confira também

• Gam(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)
• Gam(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, GamBinaryTrainer+Options)
• GamBinaryTrainer.Options