TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel> Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers

Сборка:

Microsoft.ML.Data.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

Это представляет базовый класс для "простого тренера". "Простой тренер" принимает один столбец признаков и один столбец меток, а также при необходимости столбец веса. Он создает "преобразователь прогнозирования".

public abstract class TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class

type TrainerEstimatorBaseWithGroupId<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
    inherit TrainerEstimatorBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>

Public MustInherit Class TrainerEstimatorBaseWithGroupId(Of TTransformer, TModel)
Inherits TrainerEstimatorBase(Of TTransformer, TModel)

Параметры типа

TTransformer

TModel

Наследование

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>

Производный

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>

Поля

FeatureColumn	Столбец признаков, который ожидает тренер. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GroupIdColumn	Необязательный столбец groupID, который ожидает тренеры ранжирования.
LabelColumn	Столбец меток, который ожидает тренер. Может иметь значение null, указывающее, что метка не используется для обучения. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	Столбец веса, который ожидает тренер. Может быть null, что указывает, что вес не используется для обучения. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Свойства

Info	Сведения о тренере: преимущества нормализации, кэширования и т. д. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Методы

Fit(IDataView)	Поезда и возвращается ITransformer. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	Это представляет базовый класс для "простого тренера". "Простой тренер" принимает один столбец признаков и один столбец меток, а также при необходимости столбец веса. Он создает "преобразователь прогнозирования". (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

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.