ModelProxy 類別
注意
這是實驗性類別,隨時可能會變更。 請參閱 https://aka.ms/azuremlexperimental 以取得詳細資訊。
啟用遠端計算推斷之 AutoML 模型的 Proxy 物件。
建立 AutoML ModelProxy 物件,以提交推斷至定型環境。
- 繼承
-
builtins.objectModelProxy
建構函式
ModelProxy(child_run, compute_target=None)
參數
- child_run
要從中下載模型的子執行。
- compute_target
覆寫要推斷的目標計算。
方法
forecast |
提交作業,以針對指定的值在模型上執行預測。 |
forecast_quantiles |
提交作業,以針對指定的值在模型上執行forecast_quantiles。 |
predict |
提交作業,以針對指定的值在模型上執行預測。 |
predict_proba |
提交作業,以針對指定的值在模型上執行predict_proba。 |
test |
從 和 計算相關計量擷 |
forecast
提交作業,以針對指定的值在模型上執行預測。
forecast(X_values: Any, y_values: Any | None = None) -> Tuple[AbstractDataset, AbstractDataset]
參數
傳回
預測值。
forecast_quantiles
提交作業,以針對指定的值在模型上執行forecast_quantiles。
forecast_quantiles(X_values: Any, y_values: Any | None = None, forecast_destination: Any | None = None, ignore_data_errors: bool = False) -> AbstractDataset
參數
- y_values
要執行預測的輸入 y 值。
- forecast_destination
- <xref:pandas.Timestamp>
Forecast_destination:時間戳記值。 所有粒紋的預測都會以forecast_destination時間的方式進行。 字典輸入 { grain - > timestamp } 將不會接受。 如果未指定forecast_destination,則會在每個粒紋的上次X_pred發生時進行插補。
predict
提交作業,以針對指定的值在模型上執行預測。
predict(values: Any) -> AbstractDataset
參數
傳回
預測值。
predict_proba
提交作業,以針對指定的值在模型上執行predict_proba。
predict_proba(values: Any) -> AbstractDataset
參數
傳回
預測值。
test
從 和 計算相關計量擷 test_data
取預測。
test(test_data: AbstractDataset, include_predictions_only: bool = False) -> Tuple[AbstractDataset, Dict[str, Any]]
參數
- test_data
測試資料集。
- include_predictions_only
是否只包含預測作為predictions.csv輸出的一部分。
如果此參數是 True
,輸出 CSV 資料行看起來像 (預測與回歸) 相同:
Classification => [predicted values], [probabilities]
Regression => [predicted values]
else (預設) :
Classification => [original test data labels], [predicted values], [probabilities], [features]
Regression => [original test data labels], [predicted values], [features]
資料 [original test data labels]
行名稱 = [label column name] + "_orig"
。
資料 [predicted values]
行名稱 = [label column name] + "_predicted"
。
[probabilities]
資料行名稱 = [class name] + "_predicted_proba"
。
[features]
資料行名稱 = [feature column name] + "_orig"
。
test_data
如果 不包含目標資料行,則 [original test data labels]
不會在輸出資料框架中。
傳回
包含預測值和計量的 Tuple。
意見反應
https://aka.ms/ContentUserFeedback。
即將登場:在 2024 年,我們將逐步淘汰 GitHub 問題作為內容的意見反應機制,並將它取代為新的意見反應系統。 如需詳細資訊,請參閱:提交並檢視相關的意見反應