NaiveBayesMulticlassTrainer 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.
İkili IEstimator<TTransformer> özellik değerlerini destekleyen çok sınıflı Bir Naive Bayes modelini eğiten için.
public sealed class NaiveBayesMulticlassTrainer : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<Microsoft.ML.Data.MulticlassPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.NaiveBayesMulticlassModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.NaiveBayesMulticlassModelParameters>type NaiveBayesMulticlassTrainer = class
inherit TrainerEstimatorBase<MulticlassPredictionTransformer<NaiveBayesMulticlassModelParameters>, NaiveBayesMulticlassModelParameters>Public NotInheritable Class NaiveBayesMulticlassTrainer
Inherits TrainerEstimatorBase(Of MulticlassPredictionTransformer(Of NaiveBayesMulticlassModelParameters), NaiveBayesMulticlassModelParameters)- Devralma
-
TrainerEstimatorBase<MulticlassPredictionTransformer<NaiveBayesMulticlassModelParameters>,NaiveBayesMulticlassModelParameters>NaiveBayesMulticlassTrainer
Açıklamalar
Bu eğitmeni oluşturmak için NaiveBayes kullanın.
Giriş ve Çıkış Sütunları
Giriş etiketi sütun verilerinin anahtar türü ve özellik sütununun bilinen boyutlu bir vektör olması Singlegerekir.
Bu eğitmen aşağıdaki sütunları üretir:
| Çıkış Sütunu Adı | Sütun Türü | Description |
|---|---|---|
Score |
Vektör Single | Tüm sınıfların puanları. Daha yüksek değer, ilişkili sınıfa düşme olasılığının yüksek olduğu anlamına gelir. i. öğesi en büyük değere sahipse, tahmin edilen etiket dizini i olur. Sıfır tabanlı dizin olduğunu unutmayın. |
PredictedLabel |
anahtar türü | Tahmin edilen etiketin dizini. Değeri i ise, gerçek etiket anahtar değerli giriş etiketi türündeki i. kategori olacaktır. |
Eğitmen Özellikleri
| Makine öğrenmesi görevi | Çok sınıflı sınıflandırma |
| Normalleştirme gerekli mi? | Evet |
| Önbelleğe alma gerekli mi? | Hayır |
| Microsoft.ML'ye ek olarak gerekli NuGet | Hiçbiri |
| ONNX'e aktarılabilir | Evet |
Eğitim Algoritması Ayrıntıları
Naive Bayes , çok sınıflı sorunlar için kullanılabilecek olasılığa dayalı bir sınıflandırıcıdır.
Bayes teoremini kullanarak, bir sınıfa ait bir örneğin koşullu olasılığı, her özellik birleşimi grubu için örnek sayısına göre hesaplanabilir.
Ancak, Naive Bayes Sınıflandırıcısı yalnızca özelliklerin sayısı ve her özelliğin alabildiği değerler nispeten küçükse uygulanabilir.
Birbirlerine bağımlı olsalar bile bir sınıftaki özelliklerin varlığı arasında bağımsızlığı varsayar.
Bu çok sınıflı eğitmen float türünde "ikili" özellik değerlerini kabul eder: sıfırdan büyük özellik değerleri olarak true kabul edilir ve 0'a eşit veya daha küçük özellik değerleri olarak falsekabul edilir.
Kullanım örneklerinin bağlantıları için Ayrıca Bkz. bölümüne bakın.
Alanlar
| Name | Description |
|---|---|
| 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. olabilir |
Özellikler
| Name | Description |
|---|---|
| Info |
Eğitimci hakkında yetenek ve gereksinimleri bakımından yardımcı bilgiler. |
Yöntemler
| Name | Description |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Bir eğitip döndürür ITransformer. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
İkili IEstimator<TTransformer> özellik değerlerini destekleyen çok sınıflı Bir Naive Bayes modelini eğiten için. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Uzantı Metotları
| Name | Description |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Tahmin zincirine bir 'önbelleğe alma denetim noktası' ekler. Bu, aşağı akış tahmincilerinin önbelleğe alınmış verilere karşı eğitilmesini sağlar. Birden fazla veri alan eğitmenler geçişten önce bir önbelleğe alma kontrol noktasının 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 gömüldüğü bir tahmin zinciri oluşturmamız gerekebilir. Bu senaryo için, bu yöntem aracılığıyla uygun çağrıldıktan sonra çağrılacak bir temsilci ekleyebiliriz. |