IPredictionTransformer<TModel> 介面

定義

重要

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根據欄位轉換資料之所有轉換器的 Microsoft.ML.IPredictor 介面。此介面的實作沒有功能資料行，或有多個功能資料行，而且無法實 ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> 作大部分 ML.Net 轉換程式實作的。

public interface IPredictionTransformer<out TModel> : Microsoft.ML.ITransformer where TModel : class

type IPredictionTransformer<'Model (requires 'Model : null)> = interface
    interface ITransformer
    interface ICanSaveModel

Public Interface IPredictionTransformer(Of Out TModel)
Implements ITransformer

用於 Microsoft.ML.IPredictor 資料轉換的或 ICalibrator 。

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.CalibratorTransformer<TICalibrator>

Microsoft.ML.Data.PredictionTransformerBase<TModel>

Microsoft.ML.Data.SingleFeaturePredictionTransformerBase<TModel>

Microsoft.ML.ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>

IsRowToRowMapper	在適當的架構上，呼叫是否 GetRowToRowMapper(DataViewSchema) 應該成功。 (繼承來源 ITransformer)
Model	根據欄位轉換資料之所有轉換器的 Microsoft.ML.IPredictor 介面。此介面的實作沒有功能資料行，或有多個功能資料行，而且無法實 ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> 作大部分 ML.Net 轉換程式實作的。

GetOutputSchema(DataViewSchema)	轉換器的架構傳播。如果輸入架構與所提供的架構類似，則傳回資料的輸出架構。 (繼承來源 ITransformer)
GetRowToRowMapper(DataViewSchema)	根據輸入架構建構資料列對資料列對應程式。如果 IsRowToRowMapper 為 `false` ，則應該擲回例外狀況。如果輸入架構以任何方式不適合建構對應程式，則應該擲回例外狀況。 (繼承來源 ITransformer)
Save(ModelSaveContext)	根據欄位轉換資料之所有轉換器的 Microsoft.ML.IPredictor 介面。此介面的實作沒有功能資料行，或有多個功能資料行，而且無法實 ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> 作大部分 ML.Net 轉換程式實作的。 (繼承來源 ICanSaveModel)
Transform(IDataView)	取得資料、進行轉換、輸出資料。請注意， IDataView 是延遲的，因此此處不會發生任何實際的轉換，只是架構驗證。 (繼承來源 ITransformer)

Preview(ITransformer, IDataView, Int32)	預覽在指定 `data` 上 `transformer` 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。