TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel> クラス
定義
重要
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これは、'simple trainer' の基本クラスを表します。 "シンプル トレーナー" は、1 つの特徴列と 1 つのラベル列を受け入れ、必要に応じて重み列も受け入れます。 "予測トランスフォーマー" が生成されます。
public abstract class TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.IEstimator<TTransformer>, Microsoft.ML.Trainers.ITrainerEstimator<TTransformer,TModel> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : classtype TrainerEstimatorBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
interface ITrainerEstimator<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>
interface IEstimator<'ransformer (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model>)>Public MustInherit Class TrainerEstimatorBase(Of TTransformer, TModel)
Implements IEstimator(Of TTransformer), ITrainerEstimator(Of TTransformer, TModel)型パラメーター
- TTransformer
- TModel
- 継承
-
TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>
- 派生
- 実装
フィールド
| FeatureColumn |
トレーナーが期待する特徴列。 |
| LabelColumn |
トレーナーが期待するラベル列。 を指定できます |
| WeightColumn |
トレーナーが期待する重み列。 は |
プロパティ
| Info |
トレーナーに関する情報: 正規化、キャッシュなどの利点があるかどうか。 |
メソッド
| Fit(IDataView) |
をトレーニングして返します ITransformer。 |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
これは、'simple trainer' の基本クラスを表します。 "シンプル トレーナー" は、1 つの特徴列と 1 つのラベル列を受け入れ、必要に応じて重み列も受け入れます。 "予測トランスフォーマー" が生成されます。 |
拡張メソッド
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
推定チェーンに "キャッシュ チェックポイント" を追加します。 これにより、ダウンストリーム推定器がキャッシュされたデータに対してトレーニングされるようになります。 複数のデータを受け取るトレーナーの前にキャッシュ チェックポイントを設定すると便利です。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
エスティメーターを指定すると、デリゲートが呼 Fit(IDataView) び出されると呼び出されるラップ オブジェクトを返します。 多くの場合、エスティメーターが適合した内容に関する情報を返すことが重要です。そのため Fit(IDataView) 、メソッドは一般的 ITransformerなオブジェクトではなく、具体的に型指定されたオブジェクトを返します。 ただし、同時に、 IEstimator<TTransformer> 多くのオブジェクトを含むパイプラインに形成されることが多いため、トランスフォーマーを取得する推定器がこのチェーンのどこかに埋もれている場所を介して EstimatorChain<TLastTransformer> 、推定器のチェーンを構築する必要がある場合があります。 このシナリオでは、このメソッドを使用して、fit が呼び出されると呼び出されるデリゲートをアタッチできます。 |