NaiveBayesMulticlassTrainer Sınıf

Tanım

Ad Alanı:

Microsoft.ML.Trainers

Bütünleştirilmiş Kod:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paket:

Microsoft.ML v3.0.1

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

Object

TrainerEstimatorBase<MulticlassPredictionTransformer<NaiveBayesMulticlassModelParameters>,NaiveBayesMulticlassModelParameters>

NaiveBayesMulticlassTrainer

Açıklamalar

Bu eğitmeni oluşturmak için NaiveBayes kullanın.

Giriş ve Çıkış Sütunları

Giriş etiketi sütun verileri anahtar türü olmalı ve özellik sütunu bilinen boyutlu bir vektör Singleolmalıdır.

Bu eğitmen aşağıdaki sütunları oluşturur:

Çıkış Sütunu Adı	Sütun Türü	Description
Score	Vektör Single	Tüm sınıfların puanları. Daha yüksek değer, ilişkili sınıfa düşme olasılığının yüksek olduğu anlamına gelir. i-th 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?	Yes
Önbelleğe alma gerekli mi?	No
Microsoft.ML ek olarak gerekli NuGet	Hiçbiri
ONNX'e aktarılabilir	Yes

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 sayısı temel alınarak 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

FeatureColumn	Eğitmenin beklediği özellik sütunu. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	Eğitmenin beklediği etiket sütunu. etiketin eğitim için kullanılmadığını gösteren olabilir null. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	Eğitmenin beklediği ağırlık sütunu. olabilir null, bu da ağırlığın eğitim için kullanılmadığını gösterir. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Özellikler

Info	Eğitmenin yetenekleri ve gereksinimleri açısından yardımcı bilgiler.

Yöntemler

Fit(IDataView)	Bir ITransformereğiter ve döndürür. (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

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Tahmin aracı zincirine bir 'önbelleğe alma denetim noktası' ekler. Bu, aşağı akış tahmincilerinin önbelleğe alınan verilere karşı eğitilmesini sağlar. Birden çok veri geçişi alan eğitmenlerden önce bir önbelleğe alma denetim noktası olması yararlıdır.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Tahmin aracı verildiğinde, çağrıldıktan sonra Fit(IDataView) temsilci 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 nesneye sahip işlem hatları halinde oluşturulur, bu nedenle transformatör 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.

Ayrıca bkz.

• NaiveBayes(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String)