BinaryClassificationCatalog.CrossValidate Метод

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML

Сборка:

Microsoft.ML.Data.dll

Пакет:

Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Исходный код:

TrainCatalog.cs

Выполните перекрестную проверку по numberOfFolds сверткам data, установив estimatorи уважая samplingKeyColumnName при условии. Затем вычисляйте каждую CalibratedBinaryClassificationMetrics под модель labelColumnName и возвращайте объект, включающий метрики на основе вероятностей для каждой под модели. Каждая вложенная модель оценивается на свертке перекрестной проверки, что она не видела во время обучения.

public System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics>> 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.CalibratedBinaryClassificationMetrics>>

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 CalibratedBinaryClassificationMetrics))

Параметры

data

IDataView

Данные для выполнения перекрестной проверки.

estimator

IEstimator<ITransformer>

Оценка для соответствия.

numberOfFolds

Int32

Количество сверток перекрестной проверки.

labelColumnName

String

Столбец меток (для оценки).

samplingKeyColumnName

String

Имя столбца, используемого для группировки строк. Если два примера имеют одно и то же значение samplingKeyColumnName, они гарантированно отображаются в одном подмножестве (обучение или тестирование). Это можно использовать для обеспечения утечки меток из поезда в тестовый набор. Если null группирование строк не будет выполнено.

seed

Nullable<Int32>

Начальное значение для генератора случайных чисел, используемого для выбора строк для перекрестной проверки сверток.

Возвращаемое значение

IReadOnlyList<CrossValidationResult<CalibratedBinaryClassificationMetrics>>

Результаты свертывания: метрики, модели, оцененные наборы данных.