GamBinaryTrainer Sınıf
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.
Genelleştirilmiş IEstimator<TTransformer> eklenebilir modellerle (GAM) ikili sınıflandırma modelini eğiten için.
public sealed class GamBinaryTrainer : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamBinaryTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>type GamBinaryTrainer = class
inherit GamTrainerBase<GamBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<GamBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<GamBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>Public NotInheritable Class GamBinaryTrainer
Inherits GamTrainerBase(Of GamBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of GamBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of GamBinaryModelParameters, PlattCalibrator))- Devralma
Açıklamalar
Bu eğitmeni oluşturmak için Gam veya Gam(Seçenekler) kullanın.
Giriş ve Çıkış Sütunları
Giriş etiketi sütun verileri olmalıdır Boolean. Giriş özellikleri sütun verileri bilinen boyutlu bir vektör Singleolmalıdır.
Bu eğitmen aşağıdaki sütunları oluşturur:
| Çıkış Sütunu Adı | Sütun Türü | Description | |
|---|---|---|---|
Score |
Single | Model tarafından hesaplanan ilişkisiz puan. | |
PredictedLabel |
Boolean | Puanın işaretine göre tahmin edilen etiket. Negatif puan ile false , pozitif puan ise ile trueeşler. |
|
Probability |
Single | Etiket olarak true değerinin puanını ayarlayarak hesaplanan olasılık. Olasılık değeri [0, 1] aralığındadır. |
Eğitmen Özellikleri
| Makine öğrenmesi görevi | İkili sınıflandırma |
| Normalleştirme gerekli mi? | No |
| Önbelleğe alma gerekli mi? | No |
| Microsoft.ML ek olarak gerekli NuGet | Microsoft.ML.FastTree |
| ONNX'e aktarılabilir | No |
Eğitim Algoritması Ayrıntıları
Genelleştirilmiş Eklenebilir Modeller veya GAM'ler, verileri doğrusal modele benzer doğrusal olarak bağımsız özellikler kümesi olarak modeller. Her özellik için GAM eğitmeni, yanıtı özelliğin değerinin bir işlevi olarak hesaplayan "şekil işlevi" olarak adlandırılan doğrusal olmayan bir işlevi öğrenir. (Buna karşılık, doğrusal model her özelliğe doğrusal yanıt (örneğin çizgi) uygular.) Bir girişi puanlemek için, tüm şekil işlevlerinin çıkışları toplanır ve puan toplam değerdir.
Bu GAM eğitmeni, nonparametrik şekil işlevlerini öğrenmek için sığ gradyan artırılmış ağaçlar (örneğin ağaç kütükleri) kullanılarak uygulanır ve Lou, Caruana ve Gehrke'de açıklanan yönteme dayanır. "Sınıflandırma ve Regresyon için Intelligible Modelleri." KDD'12, Pekin, Çin. 2012. Eğitimden sonra, eğitim kümesi üzerindeki ortalama tahmini temsil eden bir kesme noktası eklenir ve ortalama tahminden sapmayı göstermek için şekil işlevleri normalleştirilir. Bu, kesme noktası ve şekil işlevleri incelenerek kolayca yorumlanan modeller elde edilir. BIR GAM modelini eğitmeye ve sonuçları incelemeye ve yorumlamaya ilişkin bir örnek için aşağıdaki örniğe bakın.
Kullanım örneklerinin bağlantıları için Ayrıca Bkz. bölümüne bakın.
Alanlar
| FeatureColumn |
Eğitmenin beklediği özellik sütunu. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
Eğitmenin beklediği etiket sütunu. etiketin eğitim için kullanılmadığını gösteren olabilir |
| WeightColumn |
Eğitmenin beklediği ağırlık sütunu. |
Özellikler
| Info |
Genelleştirilmiş IEstimator<TTransformer> eklenebilir modellerle (GAM) ikili sınıflandırma modelini eğiten için. (Devralındığı yer: GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>) |
Yöntemler
| Fit(IDataView) |
bir ITransformereğitip döndürür. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| Fit(IDataView, IDataView) |
Hem eğitim hem de doğrulama verilerini kullanarak bir GamBinaryTrainer eğiter, döndürür BinaryPredictionTransformer<TModel>. |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Genelleştirilmiş IEstimator<TTransformer> eklenebilir modellerle (GAM) ikili sınıflandırma modelini eğiten için. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Uzantı Metotları
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Tahmin zincirine 'önbelleğe alma denetim noktası' ekleme. Bu, aşağı akış tahmincilerinin önbelleğe alınan verilere karşı eğitilmesini sağlar. Birden çok veri geçiren eğitmenlerden önce bir önbelleğe alma kontrol noktası olması yararlıdır. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Tahmin aracı verildiğinde, bir temsilci çağrıldıktan sonra Fit(IDataView) çağıracak bir sarmalama nesnesi döndürün. Tahmin aracının neyin uygun olduğu hakkında bilgi döndürmesi genellikle önemlidir; bu nedenle Fit(IDataView) yöntem yalnızca genel ITransformerbir nesne yerine özel olarak yazılan bir nesne döndürür. Bununla birlikte, aynı zamanda, IEstimator<TTransformer> genellikle birçok nesne içeren işlem hatları halinde oluşturulur, bu nedenle transformatörü almak istediğimiz tahmin aracının EstimatorChain<TLastTransformer> bu zincirde bir yere gömülü olduğu bir tahmin aracı zinciri oluşturmamız gerekebilir. Bu senaryo için, bu yöntem aracılığıyla sığdır çağrıldıktan sonra çağrılacak bir temsilci ekleyebiliriz. |