Поделиться через


MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers Класс

Определение

Класс, используемый для MLContext создания экземпляров многоклассовых средств обучения классификации.

public sealed class MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers : Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase
type MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers = class
    inherit TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase
Public NotInheritable Class MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers
Inherits TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase
Наследование
MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Методы расширения

LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LightGbmMulticlassTrainer+Options)

Создание LightGbmMulticlassTrainer с расширенными параметрами, которые прогнозируют целевой объект с помощью модели многоклассовой классификации дерева принятия решений с градиентным повышением.

LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, Stream, String)

Создайте LightGbmMulticlassTrainer на основе предварительно обученной модели LightGBM, которая прогнозирует целевой объект с помощью модели многоклассовой классификации дерева принятия решений с повышением градиента.

LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)

Создайте LightGbmMulticlassTrainer, который прогнозирует целевой объект с помощью модели многоклассовой классификации дерева принятия решений с градиентным повышением.

LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)

Создание LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer с расширенными параметрами, которые прогнозируют целевой объект с помощью модели классификации максимальной энтропии, обученной с помощью метода L-BFGS.

LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)

Создайте LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainerобъект , который прогнозирует целевой объект с помощью модели классификации максимальной энтропии, обученной с помощью метода L-BFGS.

NaiveBayes(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String)

Создайте NaiveBayesMulticlassTrainerобъект , который прогнозирует многоклассовый целевой объект с помощью упрощенной модели Байеса, поддерживающей двоичные значения признаков.

OneVersusAll<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel>, String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>, Int32, Boolean)

Создайте OneVersusAllTrainerобъект , который прогнозирует многоклассовый целевой объект с помощью стратегии "один против всех" с оценщиком двоичной классификации, заданным параметром binaryEstimator.

PairwiseCoupling<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ITrainerEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, TModel>, String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>, Int32)

Создайте PairwiseCouplingTrainerобъект , который прогнозирует многоклассовый целевой объект с помощью стратегии парной связи с оценщиком двоичной классификации, заданным параметром binaryEstimator.

SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)

Создание SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer с расширенными параметрами, которые прогнозируют целевой объект с помощью модели классификации максимальной энтропии, обученной методом координатного спуска.

SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)

Создайте SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainerобъект , который прогнозирует целевой объект с помощью модели классификации максимальной энтропии, обученной с помощью метода координатного спуска.

SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer+Options)

Создание SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer с расширенными параметрами, которые прогнозируют целевой объект с помощью линейной модели многоклассовой классификации, обученной методом координатного спуска.

SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, ISupportSdcaClassificationLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)

Создайте SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer, который прогнозирует целевой объект с помощью линейной модели многоклассовой классификации, обученной методом координатного спуска.

ImageClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ImageClassificationTrainer+Options)

Создание ImageClassificationTrainer с помощью дополнительных параметров, которые обучают глубокую нейронную сеть (DNN) для классификации изображений.

ImageClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, IDataView)

Создайте ImageClassificationTrainer, который обучает глубокую нейронную сеть (DNN) для классификации изображений.

Применяется к