PriorTrainer Třída
Definice
Důležité
Některé informace platí pro předběžně vydaný produkt, který se může zásadně změnit, než ho výrobce nebo autor vydá. Microsoft neposkytuje žádné záruky, výslovné ani předpokládané, týkající se zde uváděných informací.
Predikce IEstimator<TTransformer> cíle pomocí binárního klasifikačního modelu
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)- Dědičnost
-
PriorTrainer
- Implementuje
Poznámky
Chcete-li vytvořit tohoto trenéra, použijte předchozí
Vstupní a výstupní sloupce
Vstupní data sloupce popisku musí být Boolean. Vstupními funkcemi musí být data sloupců známého vektoru Singlevelikosti .
Tento trenér vypíše následující sloupce:
| Název výstupního sloupce | Typ sloupce | Description | |
|---|---|---|---|
Score |
Single | Nevázané skóre, které byl vypočítán modelem. | |
PredictedLabel |
Boolean | Predikovaný popisek na základě znaménka skóre Záporná mapa false skóre a pozitivní skóre mapuje na true. |
|
Probability |
Single | Pravděpodobnost vypočítaná kalibrací skóre hodnoty true jako popisku. Hodnota pravděpodobnosti je v rozsahu [0, 1]. |
Charakteristiky trenéra
| Úloha strojového učení | Binární klasifikace |
| Vyžaduje se normalizace? | No |
| Vyžaduje se ukládání do mezipaměti? | No |
| Povinné nuGet kromě Microsoft.ML | Žádné |
| Exportovatelný do ONNX | Yes |
Podrobnosti o trénovacím algoritmu
Zjistí předchozí distribuci popisků a výstupů třídy 0/1.
V části Viz také najdete odkazy na příklady použití.
Vlastnosti
| Info |
Pomocné informace o trenérech z hlediska jeho schopností a požadavků. |
Metody
| Fit(IDataView) |
Vlaky a vrátí BinaryPredictionTransformer<TModel>hodnotu . |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
SchemaShape Vrátí schéma, které bude vytvořen transformátorem. Používá se k šíření a ověřování schématu v kanálu. |
Metody rozšíření
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Připojte k řetězci odhadu kontrolní bod ukládání do mezipaměti. Tím zajistíte, aby se podřízené estimátory natrénovaly na data uložená v mezipaměti. Před průchodem více dat je užitečné mít kontrolní bod ukládání do mezipaměti. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Pokud získáte odhadátor, vraťte obtékání objektu, který jednou zavolá delegáta Fit(IDataView) . Často je důležité, aby estimátor vrátil informace o tom, co bylo vhodné, což je důvod, proč Fit(IDataView) metoda vrací konkrétně zadaný objekt, a ne jen obecné ITransformer. Ve stejnou dobu se však často vytvářejí do kanálů s mnoha objekty, takže možná budeme muset vytvořit řetězec odhadovačů prostřednictvím EstimatorChain<TLastTransformer> toho, kde je odhadovač, IEstimator<TTransformer> pro který chceme získat transformátor, uložen někde v tomto řetězu. Pro tento scénář můžeme prostřednictvím této metody připojit delegáta, který bude volána po volání fit. |