CalibratorEstimatorBase<TICalibrator> Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Calibrators

Сборка:

Microsoft.ML.Data.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

Базовый класс для оценщиков калибровки.

public abstract class CalibratorEstimatorBase<TICalibrator> : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratorTransformer<TICalibrator>> where TICalibrator : class, ICalibrator

type CalibratorEstimatorBase<'ICalibrator (requires 'ICalibrator : null and 'ICalibrator :> ICalibrator)> = class
    interface IEstimator<CalibratorTransformer<'ICalibrator>>

Public MustInherit Class CalibratorEstimatorBase(Of TICalibrator)
Implements IEstimator(Of CalibratorTransformer(Of TICalibrator))

Параметры типа

TICalibrator

Наследование

Object

CalibratorEstimatorBase<TICalibrator>

Производный

Microsoft.ML.Calibrators.FixedPlattCalibratorEstimator

Microsoft.ML.Calibrators.IsotonicCalibratorEstimator

Microsoft.ML.Calibrators.NaiveCalibratorEstimator

Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibratorEstimator

Реализации

IEstimator<CalibratorTransformer<TICalibrator>>

Комментарии

Методы calibratorEstimators принимают IDataView (выходные данные a Microsoft.ML.Data.BinaryClassifierScorer), содержащие столбец Score, и преобразуют оценки в вероятности (с помощью бининга, интерполяции и т. д.) на TICalibrator основе типа. Они используются в конвейерах, где двоичный классификатор создает некалиброванные оценки.

Методы

Fit(IDataView)

Соответствует оценке IDataView , создающей CalibratorTransformer<TICalibrator> объект, который может преобразовать данные, добавив Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.Probability столбец, содержащий калибровку Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.Score.

Явные реализации интерфейса

IEstimator<CalibratorTransformer<TICalibrator>>.GetOutputSchema(SchemaShape)

Возвращает выходные данные SchemaShapeIDataView после установки калибратора. При установке калибратора в схему добавляется столбец с именем "Вероятность". Если у вас уже был такой столбец, будет добавлен новый. Те же данные заметок, которые будут созданы Microsoft.ML.Data.AnnotationUtils.GetTrainerOutputAnnotation(System.Boolean) , помечаются как присутствующие в выходных данных, если они присутствуют в столбце входных показателей.

Методы расширения

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Добавьте "контрольную точку кэширования" в цепочку оценщика. Это обеспечит обучение подчиненных оценщиков на основе кэшированных данных. Рекомендуется создать контрольную точку кэширования перед обучением, которые принимают несколько передач данных.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Учитывая оценщик, возвращает объект-оболочку, который будет вызывать делегат один раз Fit(IDataView) . Часто важно, чтобы оценщик возвращал сведения о том, что было в форме, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает специально типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако, в то же время, IEstimator<TTransformer> часто формируются в конвейеры со многими объектами, поэтому нам может потребоваться построить цепочку оценщиков, где EstimatorChain<TLastTransformer> оценщик, для которого мы хотим получить преобразователь, похоронен где-то в этой цепочке. В этом сценарии мы можем подключить делегат, который будет вызываться после вызова соответствия.