TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel> Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Pacote:

Microsoft.ML v3.0.1

Isso representa uma classe básica para "treinador simples". Um "treinador simples" aceita uma coluna de recurso e uma coluna de rótulo, também opcionalmente uma coluna de peso. Ele produz um "transformador de previsão".

public abstract class TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.IEstimator<TTransformer>, Microsoft.ML.Trainers.ITrainerEstimator<TTransformer,TModel> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class

type TrainerEstimatorBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
    interface ITrainerEstimator<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>
    interface IEstimator<'ransformer (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model>)>

Public MustInherit Class TrainerEstimatorBase(Of TTransformer, TModel)
Implements IEstimator(Of TTransformer), ITrainerEstimator(Of TTransformer, TModel)

Parâmetros de tipo

TTransformer

TModel

Herança

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

Derivado

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>

Microsoft.ML.Trainers.KMeansTrainer

Microsoft.ML.Trainers.LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>

Microsoft.ML.Trainers.LdSvmTrainer

Microsoft.ML.Trainers.LinearTrainerBase<TTransformer,TModel>

Microsoft.ML.Trainers.NaiveBayesMulticlassTrainer

Microsoft.ML.Trainers.OlsTrainer

Microsoft.ML.Trainers.OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>

Microsoft.ML.Trainers.RandomizedPcaTrainer

Microsoft.ML.Trainers.StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>

Microsoft.ML.Trainers.SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer

Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>

Microsoft.ML.Vision.ImageClassificationTrainer

Implementações

IEstimator<TTransformer> ITrainerEstimator<TTransformer,TModel>

Campos

FeatureColumn	A coluna de recursos esperada pelo treinador.
LabelColumn	A coluna de rótulo esperada pelo treinador. Pode ser null, o que indica que o rótulo não é usado para treinamento.
WeightColumn	A coluna de peso que o treinador espera. Pode ser null, o que indica que o peso não é usado para treinamento.

Propriedades

Info	As informações sobre o treinador: se ele se beneficia da normalização, do cache etc.

Métodos

Fit(IDataView)	Treina e retorna um ITransformer.
GetOutputSchema(SchemaShape)	Isso representa uma classe básica para "treinador simples". Um "treinador simples" aceita uma coluna de recurso e uma coluna de rótulo, também opcionalmente uma coluna de peso. Ele produz um "transformador de previsão".

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.