CalibratorTransformer<TICalibrator> 類別

定義

這個類別的實例是呼叫 Fit(IDataView) 的結果。 如果您將評分資料傳遞至 CalibratorTransformer<TICalibrator> Transform 方法,它會將 Probability 資料行新增至資料集。 Probability 資料行是標準化為有效機率的 [分數] 值。 CalibratorTransformer<TICalibrator>是 的實例, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> 當機率被視為標籤時,分數可以視為特徵。

public abstract class CalibratorTransformer<TICalibrator> : Microsoft.ML.Data.RowToRowTransformerBase, Microsoft.ML.IPredictionTransformer<TICalibrator>, Microsoft.ML.ISingleFeaturePredictionTransformer<TICalibrator>, Microsoft.ML.ITransformer where TICalibrator : class, ICalibrator
type CalibratorTransformer<'ICalibrator (requires 'ICalibrator : null and 'ICalibrator :> ICalibrator)> = class
    inherit RowToRowTransformerBase
    interface ISingleFeaturePredictionTransformer<'ICalibrator (requires 'ICalibrator : null and 'ICalibrator :> ICalibrator)>
    interface IPredictionTransformer<'ICalibrator (requires 'ICalibrator : null and 'ICalibrator :> ICalibrator)>
    interface ITransformer
    interface ICanSaveModel
Public MustInherit Class CalibratorTransformer(Of TICalibrator)
Inherits RowToRowTransformerBase
Implements IPredictionTransformer(Of TICalibrator), ISingleFeaturePredictionTransformer(Of TICalibrator), ITransformer

類型參數

TICalibrator

ICalibrator用來轉換資料的 。

繼承
CalibratorTransformer<TICalibrator>
衍生
實作

方法

GetOutputSchema(DataViewSchema)

這個類別的實例是呼叫 Fit(IDataView) 的結果。 如果您將評分資料傳遞至 CalibratorTransformer<TICalibrator> Transform 方法,它會將 Probability 資料行新增至資料集。 Probability 資料行是標準化為有效機率的 [分數] 值。 CalibratorTransformer<TICalibrator>是 的實例, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> 當機率被視為標籤時,分數可以視為特徵。

(繼承來源 RowToRowTransformerBase)
Transform(IDataView)

這個類別的實例是呼叫 Fit(IDataView) 的結果。 如果您將評分資料傳遞至 CalibratorTransformer<TICalibrator> Transform 方法,它會將 Probability 資料行新增至資料集。 Probability 資料行是標準化為有效機率的 [分數] 值。 CalibratorTransformer<TICalibrator>是 的實例, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> 當機率被視為標籤時,分數可以視為特徵。

(繼承來源 RowToRowTransformerBase)

明確介面實作

ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)

這個類別的實例是呼叫 Fit(IDataView) 的結果。 如果您將評分資料傳遞至 CalibratorTransformer<TICalibrator> Transform 方法,它會將 Probability 資料行新增至資料集。 Probability 資料行是標準化為有效機率的 [分數] 值。 CalibratorTransformer<TICalibrator>是 的實例, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> 當機率被視為標籤時,分數可以視為特徵。

(繼承來源 RowToRowTransformerBase)
IPredictionTransformer<TICalibrator>.Model

這個類別的實例是呼叫 Fit(IDataView) 的結果。 如果您將評分資料傳遞至 CalibratorTransformer<TICalibrator> Transform 方法,它會將 Probability 資料行新增至資料集。 Probability 資料行是標準化為有效機率的 [分數] 值。 CalibratorTransformer<TICalibrator>是 的實例, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> 當機率被視為標籤時,分數可以視為特徵。

ISingleFeaturePredictionTransformer<TICalibrator>.FeatureColumnName

這個類別的實例是呼叫 Fit(IDataView) 的結果。 如果您將評分資料傳遞至 CalibratorTransformer<TICalibrator> Transform 方法,它會將 Probability 資料行新增至資料集。 Probability 資料行是標準化為有效機率的 [分數] 值。 CalibratorTransformer<TICalibrator>是 的實例, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> 當機率被視為標籤時,分數可以視為特徵。

ISingleFeaturePredictionTransformer<TICalibrator>.FeatureColumnType

這個類別的實例是呼叫 Fit(IDataView) 的結果。 如果您將評分資料傳遞至 CalibratorTransformer<TICalibrator> Transform 方法,它會將 Probability 資料行新增至資料集。 Probability 資料行是標準化為有效機率的 [分數] 值。 CalibratorTransformer<TICalibrator>是 的實例, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> 當機率被視為標籤時,分數可以視為特徵。

ITransformer.GetRowToRowMapper(DataViewSchema)

這個類別的實例是呼叫 Fit(IDataView) 的結果。 如果您將評分資料傳遞至 CalibratorTransformer<TICalibrator> Transform 方法,它會將 Probability 資料行新增至資料集。 Probability 資料行是標準化為有效機率的 [分數] 值。 CalibratorTransformer<TICalibrator>是 的實例, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> 當機率被視為標籤時,分數可以視為特徵。

(繼承來源 RowToRowTransformerBase)
ITransformer.IsRowToRowMapper

這個類別的實例是呼叫 Fit(IDataView) 的結果。 如果您將評分資料傳遞至 CalibratorTransformer<TICalibrator> Transform 方法,它會將 Probability 資料行新增至資料集。 Probability 資料行是標準化為有效機率的 [分數] 值。 CalibratorTransformer<TICalibrator>是 的實例, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> 當機率被視為標籤時,分數可以視為特徵。

擴充方法

Preview(ITransformer, IDataView, Int32)

預覽在指定 datatransformer 的效果。

Append<TTrans>(ITransformer, TTrans)

藉由將另一個轉換器附加至此轉換器鏈結的結尾,以建立新的轉換器鏈結。

CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, PredictionEngineOptions)

TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> 會建立時間序列管線的預測引擎。 它會使用預測階段所見的觀察來更新時間序列模型的狀態,並允許檢查模型檢查點。

CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)

TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> 會建立時間序列管線的預測引擎。 它會使用預測階段所見的觀察來更新時間序列模型的狀態,並允許檢查模型檢查點。

適用於