共用方式為


PriorTrainer 類別

定義

IEstimator<TTransformer> 用於使用二元分類模型預測目標。

public sealed class PriorTrainer : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>>, Microsoft.ML.Trainers.ITrainerEstimator<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>
type PriorTrainer = class
    interface ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>, PriorModelParameters>
    interface IEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>>
Public NotInheritable Class PriorTrainer
Implements IEstimator(Of BinaryPredictionTransformer(Of PriorModelParameters)), ITrainerEstimator(Of BinaryPredictionTransformer(Of PriorModelParameters), PriorModelParameters)
繼承
PriorTrainer
實作

備註

若要建立此定型器,請使用 Prior

輸入和輸出資料行

輸入標籤資料行資料必須是 Boolean。 輸入特徵資料行資料必須是 的已知大小向量 Single

此定型器會輸出下列資料行:

輸出資料行名稱 資料行類型 描述
Score Single 模型所計算的未系結分數。
PredictedLabel Boolean 預測標籤 (根據分數的正負號)。 負值分數會對應到 false,正值分數則會對應到 true
Probability Single 藉由校正具有 true 作為標籤的分數來計算的機率。 機率值的範圍為 [0, 1]。

定型器特性

機器學習工作 二元分類
是否需要正規化?
是否需要快取?
除了 Microsoft.ML 之外,還需要 NuGet
可匯出至 ONNX

定型演算法詳細資料

瞭解 0/1 類別標籤和輸出的先前分佈。

如需使用範例的連結,請參閱另請參閱一節。

屬性

Info

根據定型器的功能和需求,輔助資訊。

方法

Fit(IDataView)

定型並傳 BinaryPredictionTransformer<TModel> 回 。

GetOutputSchema(SchemaShape)

SchemaShape 回由轉換器產生之架構的 。 用於管線中的架構傳播和驗證。

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,擁有快取檢查點會很有説明。

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

假設有估算器,則會傳回包裝物件,一旦 Fit(IDataView) 呼叫委派即可。 估算器通常必須傳回符合專案的相關資訊,這就是方法 Fit(IDataView) 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 EstimatorChain<TLastTransformer> 建置估算器的鏈結,而我們想要取得轉換器的估算器會在此鏈結的某處被隱藏。 在該案例中,我們可以透過此方法附加呼叫一次將會呼叫的委派。

適用於

另請參閱