BinaryClassificationCatalog.CrossValidate 方法

定義

命名空間:

Microsoft.ML

組件:

Microsoft.ML.Data.dll

套件:

Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

來源:

TrainCatalog.cs

對 的摺numberOfFolds疊進行交叉驗證data，方法是擬estimator合 ，若提供 則尊重 samplingKeyColumnName 。 接著對每個子模型 labelColumnName 進行評估，並回傳一個 CalibratedBinaryClassificationMetrics 包含機率基礎指標的物件。 每個子模型會根據其在訓練時未察覺的交叉驗證摺疊進行評估。

public System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics>> CrossValidate(Microsoft.ML.IDataView data, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> estimator, int numberOfFolds = 5, string labelColumnName = "Label", string samplingKeyColumnName = default, int? seed = default);

member this.CrossValidate : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * int * string * string * Nullable<int> -> System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics>>

Public Function CrossValidate (data As IDataView, estimator As IEstimator(Of ITransformer), Optional numberOfFolds As Integer = 5, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional samplingKeyColumnName As String = Nothing, Optional seed As Nullable(Of Integer) = Nothing) As IReadOnlyList(Of TrainCatalogBase.CrossValidationResult(Of CalibratedBinaryClassificationMetrics))

參數

data

IDataView

這些資料可以用來進行交叉驗證。

estimator

IEstimator<ITransformer>

估算器是為了配合。

numberOfFolds

Int32

交叉驗證摺疊次數。

labelColumnName

String

標籤欄位（用於評估）。

samplingKeyColumnName

String

用於分組列的欄位名稱。 若兩個範例共享相同的值， samplingKeyColumnName則保證會出現在同一子集（train 或 test）。 這可確保列車不會有標籤洩漏到測試組。 若 null 無，則將進行行組分組。

seed

Nullable<Int32>

用於選擇交叉驗證摺疊列的隨機數產生器種子。

傳回

IReadOnlyList<CrossValidationResult<CalibratedBinaryClassificationMetrics>>

按摺疊結果：指標、模型、評分資料集。