Aracılığıyla paylaş


BinaryClassificationCatalog Sınıf

Tanım

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
BinaryClassificationCatalog

Özellikler

Calibrators

İkili sınıflandırma gerçekleştirmeye yönelik kalibre edicilerin listesi.

Trainers

İkili sınıflandırma gerçekleştirmek için eğitmenler listesi.

Yöntemler

ChangeModelThreshold<TModel>(BinaryPredictionTransformer<TModel>, Single)

Eşiği var olan modele değiştirme ve değiştirilmiş model döndürme yöntemi.

CrossValidate(IDataView, IEstimator<ITransformer>, Int32, String, String, Nullable<Int32>)

, katları estimatordataüzerinde numberOfFolds çapraz doğrulamayı, uygun şekilde ve sağlandığı takdirde saygı göstererek samplingKeyColumnName çalıştırın. Ardından her alt modeli üzerinde 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>)

, katları estimatordataüzerinde numberOfFolds çapraz doğrulamayı, uygun şekilde ve sağlandığı takdirde saygı göstererek samplingKeyColumnName çalıştırın. Ardından her alt modeli üzerinde 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

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).

Şunlara uygulanır