PriorTrainer Classe
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.
O IEstimator<TTransformer> para prever um destino usando um modelo de classificação binária.
public sealed class PriorTrainer : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>>, Microsoft.ML.Trainers.ITrainerEstimator<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>type PriorTrainer = class
interface ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>, PriorModelParameters>
interface IEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>>Public NotInheritable Class PriorTrainer
Implements IEstimator(Of BinaryPredictionTransformer(Of PriorModelParameters)), ITrainerEstimator(Of BinaryPredictionTransformer(Of PriorModelParameters), PriorModelParameters)- Herança
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PriorTrainer
- Implementações
Comentários
Para criar este treinador, use Prior
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 associado 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
| Tarefa de machine learning | Classificação binária |
| A normalização é necessária? | No |
| O cache é necessário? | No |
| NuGet necessário além de Microsoft.ML | None |
| Exportável para ONNX | Yes |
Detalhes do algoritmo de treinamento
Aprende a distribuição anterior para rótulos de classe 0/1 e saídas que.
Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.
Propriedades
| Nome | Description |
|---|---|
| Info |
Informações auxiliares sobre o treinador em termos de seus recursos e requisitos. |
Métodos
| Nome | Description |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Treina e retorna um BinaryPredictionTransformer<TModel>. |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Retorna o SchemaShape esquema que será produzido pelo transformador. Usado para propagação e verificação de esquema em um pipeline. |
Métodos de Extensão
| Nome | Description |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os avaliadores downstream serão treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que têm várias passagens de dados. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) 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 avaliador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nessa cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado. |