IEstimator<TTransformer> 介面

定義

命名空間:

Microsoft.ML

組件:

Microsoft.ML.Core.dll

套件:

Microsoft.ML v3.0.1

Spark 術語中的估算器 () 是「未定型的轉換器」。 它必須「符合」資料，才能製造轉換器。 它也會提供「架構傳播」，就像轉換器所做的一樣，而是透過 SchemaShape 而非 DataViewSchema 。

public interface IEstimator<out TTransformer> where TTransformer : ITransformer

type IEstimator<'ransformer (requires 'ransformer :> ITransformer)> = interface

Public Interface IEstimator(Of Out TTransformer)

類型參數

TTransformer

這是共變數的型別參數。 也就是說，您可以使用您指定的類型，或衍生程度較高的任何類型。 如需共變數與反變數的詳細資訊，請參閱泛型中的共變數與反變數。

衍生

Microsoft.ML.Calibrators.CalibratorEstimatorBase<TICalibrator>

Microsoft.ML.Data.EstimatorChain<TLastTransformer>

Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<TTransformer>

Microsoft.ML.TorchSharp.AutoFormerV2.ObjectDetectionTrainer

Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer

Microsoft.ML.TorchSharp.TorchSharpBaseTrainer

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase

Microsoft.ML.Trainers.FieldAwareFactorizationMachineTrainer

Microsoft.ML.Trainers.ITrainerEstimator<TTransformer,TModel>

Microsoft.ML.Trainers.MatrixFactorizationTrainer

Microsoft.ML.Trainers.MetaMulticlassTrainer<TTransformer,TModel>

Microsoft.ML.Trainers.PriorTrainer

Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

Microsoft.ML.Transforms.ApproximatedKernelMappingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.ColumnConcatenatingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.CountFeatureSelectingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.ExpressionEstimator

Microsoft.ML.Transforms.HashingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.MissingValueReplacingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.MutualInformationFeatureSelectingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.NormalizingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.OneHotEncodingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.OneHotHashEncodingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.Onnx.DnnImageFeaturizerEstimator

Microsoft.ML.Transforms.PrincipalComponentAnalyzer

Microsoft.ML.Transforms.TensorFlowEstimator

Microsoft.ML.Transforms.Text.LatentDirichletAllocationEstimator

Microsoft.ML.Transforms.Text.NgramExtractingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.Text.NgramHashingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.Text.TextFeaturizingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.Text.WordBagEstimator

Microsoft.ML.Transforms.Text.WordEmbeddingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.Text.WordHashBagEstimator

Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaChangePointEstimator

Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaForecastingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaSpikeEstimator

Microsoft.ML.Transforms.ValueToKeyMappingEstimator

Microsoft.ML.Transforms.VectorWhiteningEstimator

方法

Fit(IDataView)	訓練並傳回轉換器。
GetOutputSchema(SchemaShape)	估算器的架構傳播。 如果輸入架構圖形與所提供的架構圖形類似，則傳回估算器的輸出架構圖形。

擴充方法

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	將「快取檢查點」附加至估算器鏈結。 這可確保下游估算器會針對快取的資料定型。 在接受多個資料通過的定型器之前，先有快取檢查點會很有説明。
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	指定估算器時，傳回包裝物件，一旦 Fit(IDataView) 呼叫委派即可。 估算器通常務必傳回符合專案的相關資訊，這就是 Fit(IDataView) 方法傳回特定型別物件的原因，而不是只傳回一般 ITransformer 。 不過，同時， IEstimator<TTransformer> 通常會形成具有許多物件的管線，因此我們可能需要透過建置估算器的鏈結，而我們想要取得轉換器的估算器 EstimatorChain<TLastTransformer> 會在此鏈結的某處放置。 在該案例中，我們可以透過這個方法附加呼叫一次會呼叫的委派。