PriorTrainer Класс
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.
Прогнозирование IEstimator<TTransformer> целевого объекта с помощью модели двоичной классификации.
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)- Наследование
-
PriorTrainer
- Реализации
Комментарии
Чтобы создать этот обучатель, используйте команду "Предыдущий"
Входные и выходные столбцы
Данные столбца входной метки должны быть Boolean. Входные данные столбцов функций должны быть известными векторами Singleразмера.
Этот тренер выводит следующие столбцы:
| Имя выходного столбца | Тип столбца | Description | |
|---|---|---|---|
Score |
Single | Несвязанная оценка, вычисляемая моделью. | |
PredictedLabel |
Boolean | Прогнозируемая метка, определяемая по знаку оценки. Отрицательный показатель сопоставляется с false, а положительный показатель сопоставляется с true. |
|
Probability |
Single | Вероятность, вычисляемая путем калибровки оценки значения true в качестве метки. Значение вероятности находится в диапазоне [0, 1]. |
Характеристики тренера
| Задача машинного обучения | Двоичная классификация |
| Требуется ли нормализация? | No |
| Требуется ли кэширование? | No |
| Обязательный NuGet в дополнение к Microsoft.ML | Нет |
| Экспортируемый в ONNX | Yes |
Сведения об алгоритме обучения
Сведения о предыдущем распределении для меток класса 0/1 и выходных данных.
Ознакомьтесь с разделом "См. также" ссылки на примеры использования.
Свойства
| Имя | Описание |
|---|---|
| Info |
Вспомогательные сведения о тренере с точки зрения его возможностей и требований. |
Методы
| Имя | Описание |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Поезда и возвращается BinaryPredictionTransformer<TModel>. |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
SchemaShape Возвращает схему, которая будет производиться преобразователем. Используется для распространения схемы и проверки в конвейере. |
Методы расширения
| Имя | Описание |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Добавьте "контрольную точку кэширования" в цепочку оценщика. Это гарантирует, что нижестоящий оценщик будет обучен по кэшированным данным. Рекомендуется использовать контрольную точку кэширования перед обучением, которые принимают несколько передач данных. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
При оценке возвращает объект оболочки, который вызовет делегат после Fit(IDataView) вызова. Часто важно для оценки возвращать сведения о том, что было подходяще, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает специально типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако, в то же время, IEstimator<TTransformer> часто формируются в конвейеры с множеством объектов, поэтому нам может потребоваться построить цепочку оценщиков с помощью EstimatorChain<TLastTransformer> того, где оценка, для которой мы хотим получить преобразователь, похоронен где-то в этой цепочке. В этом сценарии мы можем подключить делегат, который будет вызываться после вызова. |