BinaryClassificationCatalog 類別

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

類別 用於 MLContext 建立二元分類元件的實例，例如訓練器與校準器。

public sealed class BinaryClassificationCatalog : Microsoft.ML.TrainCatalogBase

type BinaryClassificationCatalog = class
    inherit TrainCatalogBase

Public NotInheritable Class BinaryClassificationCatalog
Inherits TrainCatalogBase

繼承

Object

TrainCatalogBase

BinaryClassificationCatalog

屬性

名稱	Description
Calibrators	執行二元分類的校準器列表。
Trainers	執行二元分類的訓練師名單。

方法

名稱	Description
ChangeModelThreshold<TModel>(BinaryPredictionTransformer<TModel>, Single)	修改閾值至現有模型並回傳修改後模型的方法。
CrossValidate(IDataView, IEstimator<ITransformer>, Int32, String, String, Nullable<Int32>)	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。
CrossValidateNonCalibrated(IDataView, IEstimator<ITransformer>, Int32, String, String, Nullable<Int32>)	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 BinaryClassificationMetrics 不包含機率度量的物件，針對每個子模型。 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。
Evaluate(IDataView, String, String, String, String)	評估評分過的二元分類資料。
EvaluateNonCalibrated(IDataView, String, String, String)	評估評分的二元分類資料，不使用機率基礎指標。

擴充方法

名稱	Description
PermutationFeatureImportance<TModel>(BinaryClassificationCatalog, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)	二元分類中的置換特徵重要性（PFI）。
PermutationFeatureImportanceNonCalibrated(BinaryClassificationCatalog, ITransformer, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)	二元分類中的置換特徵重要性（PFI）。