BinaryClassificationCatalog Sınıf

Tanım

Ad Alanı:

Microsoft.ML

Bütünleştirilmiş Kod:

Microsoft.ML.Data.dll

Paket:

Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Kaynak:

TrainCatalog.cs

eğitmenler ve calibrators gibi ikili sınıflandırma bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için tarafından MLContext kullanılan sınıf.

public sealed class BinaryClassificationCatalog : Microsoft.ML.TrainCatalogBase

type BinaryClassificationCatalog = class
    inherit TrainCatalogBase

Public NotInheritable Class BinaryClassificationCatalog
Inherits TrainCatalogBase

Devralma

Object

TrainCatalogBase

BinaryClassificationCatalog

Özellikler

Name	Description
Calibrators	İkili sınıflandırma gerçekleştirmek için kalibre edicilerin listesi.
Trainers	İkili sınıflandırma gerçekleştirmek için eğitmenlerin listesi.

Yöntemler

Name	Description
ChangeModelThreshold<TModel>(BinaryPredictionTransformer<TModel>, Single)	Eşiği var olan modele değiştirme ve değiştirilmiş model döndürme yöntemi.
CrossValidate(IDataView, IEstimator<ITransformer>, Int32, String, String, Nullable<Int32>)	öğesini sığdırarak estimatorve sağlandıysa saygı göstererek samplingKeyColumnName , katları dataüzerinde numberOfFolds çapraz doğrulama çalıştırın. Ardından her alt modeli karşı labelColumnName değerlendirin ve her alt model için olasılık tabanlı ölçümler içeren bir CalibratedBinaryClassificationMetrics nesne döndürür. Her alt model, eğitim sırasında görmediği çapraz doğrulama katlamasında değerlendirilir.
CrossValidateNonCalibrated(IDataView, IEstimator<ITransformer>, Int32, String, String, Nullable<Int32>)	öğesini sığdırarak estimatorve sağlandıysa saygı göstererek samplingKeyColumnName , katları dataüzerinde numberOfFolds çapraz doğrulama çalıştırın. Ardından her alt modeli karşı labelColumnName değerlendirin ve her alt model için olasılık tabanlı ölçümler içermeyen bir BinaryClassificationMetrics nesne döndürür. Her alt model, eğitim sırasında görmediği çapraz doğrulama katlamasında değerlendirilir.
Evaluate(IDataView, String, String, String, String)	Puanlanmış ikili sınıflandırma verilerini değerlendirir.
EvaluateNonCalibrated(IDataView, String, String, String)	Puanlanmış ikili sınıflandırma verilerini olasılık tabanlı ölçümler olmadan değerlendirir.

Uzantı Metotları

Name	Description
PermutationFeatureImportance<TModel>(BinaryClassificationCatalog, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)	İkili Sınıflandırma için Permütasyon Özelliği Önemi (PFI).
PermutationFeatureImportanceNonCalibrated(BinaryClassificationCatalog, ITransformer, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)	İkili Sınıflandırma için Permütasyon Özelliği Önemi (PFI).