StandardTrainersCatalog.OneVersusAll<TModel> Yöntem
Tanım
Önemli
Bazı bilgiler ürünün ön sürümüyle ilgilidir ve sürüm öncesinde önemli değişiklikler yapılmış olabilir. Burada verilen bilgilerle ilgili olarak Microsoft açık veya zımni hiçbir garanti vermez.
tarafından binaryEstimator
belirtilen ikili sınıflandırma tahmin aracıyla bire bir strateji kullanarak çok sınıflı bir hedefi tahmin eden bir OneVersusAllTraineroluşturun.
public static Microsoft.ML.Trainers.OneVersusAllTrainer OneVersusAll<TModel> (this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, Microsoft.ML.Trainers.ITrainerEstimator<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel> binaryEstimator, string labelColumnName = "Label", bool imputeMissingLabelsAsNegative = false, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ISingleFeaturePredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.ICalibrator>> calibrator = default, int maximumCalibrationExampleCount = 1000000000, bool useProbabilities = true) where TModel : class;
static member OneVersusAll : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * Microsoft.ML.Trainers.ITrainerEstimator<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<'Model>, 'Model (requires 'Model : null)> * string * bool * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ISingleFeaturePredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.ICalibrator>> * int * bool -> Microsoft.ML.Trainers.OneVersusAllTrainer (requires 'Model : null)
<Extension()>
Public Function OneVersusAll(Of TModel As Class) (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, binaryEstimator As ITrainerEstimator(Of BinaryPredictionTransformer(Of TModel), TModel), Optional labelColumnName As String = "Label", Optional imputeMissingLabelsAsNegative As Boolean = false, Optional calibrator As IEstimator(Of ISingleFeaturePredictionTransformer(Of ICalibrator)) = Nothing, Optional maximumCalibrationExampleCount As Integer = 1000000000, Optional useProbabilities As Boolean = true) As OneVersusAllTrainer
Tür Parametreleri
- TModel
Modelin türü. Bu tür parametresi genellikle dosyasından binaryEstimator
otomatik olarak çıkarılır.
Parametreler
Çok sınıflı sınıflandırma kataloğu eğitmen nesnesi.
- binaryEstimator
- ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel>
Temel eğitmen olarak kullanılan ikili ITrainerEstimator<TTransformer,TModel> bir örnek.
- labelColumnName
- String
Etiket sütununun adı.
- imputeMissingLabelsAsNegative
- Boolean
Eksik etiketleri eksik tutmak yerine negatif etiketlere sahip olarak değerlendirip değerlendirmeyeceğiniz.
- calibrator
- IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>
Kalibre edici. Bir calibrator açıkça sağlanmazsa, varsayılan olarak Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibratorTrainer
- maximumCalibrationExampleCount
- Int32
Calibrator'ı eğitecek örnek sayısı.
- useProbabilities
- Boolean
En yüksek puan kategorisini belirlemek için olasılıkları (ham çıkışların karşılaştırması) kullanın.
Döndürülenler
Örnekler
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
namespace Samples.Dynamic.Trainers.MulticlassClassification
{
public static class OneVersusAll
{
public static void Example()
{
// Create a new context for ML.NET operations. It can be used for
// exception tracking and logging, as a catalog of available operations
// and as the source of randomness. Setting the seed to a fixed number
// in this example to make outputs deterministic.
var mlContext = new MLContext(seed: 0);
// Create a list of training data points.
var dataPoints = GenerateRandomDataPoints(1000);
// Convert the list of data points to an IDataView object, which is
// consumable by ML.NET API.
var trainingData = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(dataPoints);
// Define the trainer.
var pipeline =
// Convert the string labels into key types.
mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label")
// Apply OneVersusAll multiclass meta trainer on top of
// binary trainer.
.Append(mlContext.MulticlassClassification.Trainers
.OneVersusAll(
mlContext.BinaryClassification.Trainers.SdcaLogisticRegression()));
// Train the model.
var model = pipeline.Fit(trainingData);
// Create testing data. Use different random seed to make it different
// from training data.
var testData = mlContext.Data
.LoadFromEnumerable(GenerateRandomDataPoints(500, seed: 123));
// Run the model on test data set.
var transformedTestData = model.Transform(testData);
// Convert IDataView object to a list.
var predictions = mlContext.Data
.CreateEnumerable<Prediction>(transformedTestData,
reuseRowObject: false).ToList();
// Look at 5 predictions
foreach (var p in predictions.Take(5))
Console.WriteLine($"Label: {p.Label}, " +
$"Prediction: {p.PredictedLabel}");
// Expected output:
// Label: 1, Prediction: 1
// Label: 2, Prediction: 2
// Label: 3, Prediction: 2
// Label: 2, Prediction: 2
// Label: 3, Prediction: 2
// Evaluate the overall metrics
var metrics = mlContext.MulticlassClassification
.Evaluate(transformedTestData);
PrintMetrics(metrics);
// Expected output:
// Micro Accuracy: 0.90
// Macro Accuracy: 0.90
// Log Loss: 0.36
// Log Loss Reduction: 0.68
// Confusion table
// ||========================
// PREDICTED || 0 | 1 | 2 | Recall
// TRUTH ||========================
// 0 || 152 | 0 | 8 | 0.9500
// 1 || 0 | 168 | 9 | 0.9492
// 2 || 17 | 15 | 131 | 0.8037
// ||========================
// Precision ||0.8994 |0.9180 |0.8851 |
}
// Generates random uniform doubles in [-0.5, 0.5)
// range with labels 1, 2 or 3.
private static IEnumerable<DataPoint> GenerateRandomDataPoints(int count,
int seed = 0)
{
var random = new Random(seed);
float randomFloat() => (float)(random.NextDouble() - 0.5);
for (int i = 0; i < count; i++)
{
// Generate Labels that are integers 1, 2 or 3
var label = random.Next(1, 4);
yield return new DataPoint
{
Label = (uint)label,
// Create random features that are correlated with the label.
// The feature values are slightly increased by adding a
// constant multiple of label.
Features = Enumerable.Repeat(label, 20)
.Select(x => randomFloat() + label * 0.2f).ToArray()
};
}
}
// Example with label and 20 feature values. A data set is a collection of
// such examples.
private class DataPoint
{
public uint Label { get; set; }
[VectorType(20)]
public float[] Features { get; set; }
}
// Class used to capture predictions.
private class Prediction
{
// Original label.
public uint Label { get; set; }
// Predicted label from the trainer.
public uint PredictedLabel { get; set; }
}
// Pretty-print MulticlassClassificationMetrics objects.
public static void PrintMetrics(MulticlassClassificationMetrics metrics)
{
Console.WriteLine($"Micro Accuracy: {metrics.MicroAccuracy:F2}");
Console.WriteLine($"Macro Accuracy: {metrics.MacroAccuracy:F2}");
Console.WriteLine($"Log Loss: {metrics.LogLoss:F2}");
Console.WriteLine(
$"Log Loss Reduction: {metrics.LogLossReduction:F2}\n");
Console.WriteLine(metrics.ConfusionMatrix.GetFormattedConfusionTable());
}
}
}
Açıklamalar
Bire bir stratejide, her sınıf için bir sınıflandırıcı eğitmek için ikili sınıflandırma algoritması kullanılır ve bu sınıf diğer tüm sınıflardan ayırt edilir. Daha sonra bu ikili sınıflandırıcılar çalıştırılarak ve en yüksek güvenilirlik puanına sahip tahmin seçilerek tahmin gerçekleştirilir.