ExperimentBase<TMetrics,TExperimentSettings>.Execute Метод
Определение
Важно!
Некоторые сведения относятся к предварительной версии продукта, в которую до выпуска могут быть внесены существенные изменения. Майкрософт не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, относительно приведенных здесь сведений.
Перегрузки
| Execute(IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>) |
Выполняет эксперимент AutoML. |
| Execute(IDataView, IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>) |
Выполняет эксперимент AutoML. |
| Execute(IDataView, IDataView, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>) |
Выполняет эксперимент AutoML. |
| Execute(IDataView, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>) |
Выполняет эксперимент AutoML. |
| Execute(IDataView, UInt32, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>) |
Выполняет эксперимент AutoML. |
| Execute(IDataView, UInt32, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>) |
Выполняет эксперимент AutoML. |
Execute(IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
Выполняет эксперимент AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation columnInformation, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, columnInformation As ColumnInformation, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)Параметры
- trainData
- IDataView
Обучающие данные, используемые экспериментом AutoML.
- columnInformation
- ColumnInformation
Сведения о столбце для набора данных.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Предварительное определение признаков, которое AutoML будет применять к данным во время эксперимента. (Предварительное конструирование признаков будет соответствовать только разделите обучающие данные для создания обученного преобразования. Затем обученный преобразование будет применено как к разделите данным обучения, так и к соответствующему разделитею данных проверки.)
Определяемый пользователем объект, реализующий IProgress<T> интерфейс. AutoML вызывает метод Report(T) после каждой модели, которую он создает в ходе эксперимента.
Возвращаемое значение
Результат эксперимента.
Комментарии
В зависимости от размера данных выполнение эксперимента AutoML может занять много времени.
Применяется к
Execute(IDataView, IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
Выполняет эксперимент AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, Microsoft.ML.IDataView validationData, Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation columnInformation, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, validationData As IDataView, columnInformation As ColumnInformation, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)Параметры
- trainData
- IDataView
Обучающие данные, используемые экспериментом AutoML.
- validationData
- IDataView
Данные проверки, используемые экспериментом AutoML.
- columnInformation
- ColumnInformation
Сведения о столбце для набора данных.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Предварительное определение признаков, которое AutoML будет применять к данным во время эксперимента. (Предварительное конструирование признаков будет соответствовать только разделите обучающие данные для создания обученного преобразования. Затем обученный преобразование будет применено как к разделите данным обучения, так и к соответствующему разделитею данных проверки.)
Определяемый пользователем объект, реализующий IProgress<T> интерфейс. AutoML вызывает метод Report(T) после каждой модели, которую он создает в ходе эксперимента.
Возвращаемое значение
Результат эксперимента.
Комментарии
В зависимости от размера данных выполнение эксперимента AutoML может занять много времени.
Применяется к
Execute(IDataView, IDataView, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
Выполняет эксперимент AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, Microsoft.ML.IDataView validationData, string labelColumnName = "Label", Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, validationData As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)Параметры
- trainData
- IDataView
Обучающие данные, используемые экспериментом AutoML.
- validationData
- IDataView
Данные проверки, используемые экспериментом AutoML.
- labelColumnName
- String
Имя столбца меток.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Предварительное определение признаков, которое AutoML будет применять к данным во время эксперимента. (Предварительное конструирование признаков будет соответствовать только разделите обучающие данные для создания обученного преобразования. Затем обученный преобразование будет применено как к разделите данным обучения, так и к соответствующему разделитею данных проверки.)
Определяемый пользователем объект, реализующий IProgress<T> интерфейс. AutoML вызывает метод Report(T) после каждой модели, которую он создает в ходе эксперимента.
Возвращаемое значение
Результат эксперимента.
Комментарии
В зависимости от размера данных выполнение эксперимента AutoML может занять много времени.
Применяется к
Execute(IDataView, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
Выполняет эксперимент AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, string labelColumnName = "Label", string samplingKeyColumn = default, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional samplingKeyColumn As String = Nothing, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)Параметры
- trainData
- IDataView
Обучающие данные, используемые экспериментом AutoML.
- labelColumnName
- String
Столбец набора данных, используемый в качестве метки.
- samplingKeyColumn
- String
Столбец набора данных, используемый в качестве ключевого столбца выборки. Подробнее см. в разделе SamplingKeyColumnName.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Предварительное определение признаков, которое AutoML будет применять к данным во время эксперимента. (Предварительное конструирование признаков будет соответствовать только разделите обучающие данные для создания обученного преобразования. Затем обученный преобразование будет применено как к разделите данным обучения, так и к соответствующему разделитею данных проверки.)
Определяемый пользователем объект, реализующий IProgress<T> интерфейс. AutoML вызывает метод Report(T) после каждой модели, которую он создает в ходе эксперимента.
Возвращаемое значение
Результат эксперимента.
Комментарии
В зависимости от размера данных выполнение эксперимента AutoML может занять много времени.
Применяется к
Execute(IDataView, UInt32, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>)
Выполняет эксперимент AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, uint numberOfCVFolds, Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation columnInformation = default, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, numberOfCVFolds As UInteger, Optional columnInformation As ColumnInformation = Nothing, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of CrossValidationRunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As CrossValidationExperimentResult(Of TMetrics)Параметры
- trainData
- IDataView
Обучающие данные, используемые экспериментом AutoML.
- numberOfCVFolds
- UInt32
Количество сверток перекрестной проверки, на которое следует разделить обучающие данные при установке модели.
- columnInformation
- ColumnInformation
Сведения о столбце для набора данных.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Предварительное определение признаков, которое AutoML будет применять к данным во время эксперимента. (Предварительное конструирование признаков будет соответствовать только разделите обучающие данные для создания обученного преобразования. Затем обученный преобразование будет применено как к разделите данным обучения, так и к соответствующему разделитею данных проверки.)
- progressHandler
- IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>
Определяемый пользователем объект, реализующий IProgress<T> интерфейс. AutoML вызывает метод Report(T) после каждой модели, которую он создает в ходе эксперимента.
Возвращаемое значение
Результат эксперимента перекрестной проверки.
Комментарии
В зависимости от размера данных выполнение эксперимента AutoML может занять много времени.
Применяется к
Execute(IDataView, UInt32, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>)
Выполняет эксперимент AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, uint numberOfCVFolds, string labelColumnName = "Label", string samplingKeyColumn = default, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, numberOfCVFolds As UInteger, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional samplingKeyColumn As String = Nothing, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of CrossValidationRunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As CrossValidationExperimentResult(Of TMetrics)Параметры
- trainData
- IDataView
Обучающие данные, используемые экспериментом AutoML.
- numberOfCVFolds
- UInt32
Количество сверток перекрестной проверки, на которое следует разделить обучающие данные при установке модели.
- labelColumnName
- String
Имя столбца меток.
- samplingKeyColumn
- String
Имя ключевого столбца выборки.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Предварительное определение признаков, которое AutoML будет применять к данным во время эксперимента. (Предварительное конструирование признаков будет соответствовать только разделите обучающие данные для создания обученного преобразования. Затем обученный преобразование будет применено как к разделите данным обучения, так и к соответствующему разделитею данных проверки.)
- progressHandler
- IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>
Определяемый пользователем объект, реализующий IProgress<T> интерфейс. AutoML вызывает метод Report(T) после каждой модели, которую он создает в ходе эксперимента.
Возвращаемое значение
Результат эксперимента перекрестной проверки.
Комментарии
В зависимости от размера данных выполнение эксперимента AutoML может занять много времени.