FixedPlattCalibratorEstimator Klasse
Definition
Wichtig
Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.
Ruft die Wahrscheinlichkeitswerte durch Anwenden des Sigmoids ab: f(x) = 1 / (1 + exp(-slope * x + offset). Beachten Sie, PlattCalibratorEstimatordass die Passende Funktion hier trivial ist und nur einen Kalibrierer mit den bereitgestellten Parametern "passt".
public sealed class FixedPlattCalibratorEstimator : Microsoft.ML.Calibrators.CalibratorEstimatorBase<Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>type FixedPlattCalibratorEstimator = class
inherit CalibratorEstimatorBase<PlattCalibrator>Public NotInheritable Class FixedPlattCalibratorEstimator
Inherits CalibratorEstimatorBase(Of PlattCalibrator)- Vererbung
Methoden
| Fit(IDataView) |
Passt die bewertete IDataView Erstellung an CalibratorTransformer<TICalibrator> , die die Daten transformieren kann, indem eine Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.Probability Spalte hinzugefügt wird, die den kalibrierten Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.ScoreWert enthält. (Geerbt von CalibratorEstimatorBase<TICalibrator>) |
Explizite Schnittstellenimplementierungen
| IEstimator<CalibratorTransformer<TICalibrator>>.GetOutputSchema(SchemaShape) |
Ruft die Ausgabe SchemaShape des IDataView Nachpassens des Kalibrierors ab. Wenn Sie den Kalibrieror anpassen, wird dem Schema eine Spalte mit dem Namen "Wahrscheinlichkeit" hinzugefügt. Wenn Sie bereits eine solche Spalte hatten, wird eine neue hinzugefügt. Die gleichen Anmerkungsdaten, die von Microsoft.ML.Data.AnnotationUtils.GetTrainerOutputAnnotation(System.Boolean) der Ausgabe erzeugt werden, werden als vorhanden gekennzeichnet, wenn sie in der Eingabebewertungsspalte vorhanden ist. (Geerbt von CalibratorEstimatorBase<TICalibrator>) |
Erweiterungsmethoden
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Fügen Sie einen "Zwischenspeicherungsprüfpunkt" an die Schätzkette an. Dadurch wird sichergestellt, dass die nachgelagerten Schätzer anhand zwischengespeicherter Daten trainiert werden. Es ist hilfreich, einen Cache-Prüfpunkt vor Trainern zu haben, die mehrere Datendurchläufe übernehmen. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Wenn sie eine Schätzung erhalten, geben Sie ein Umbruchobjekt zurück, das einen Delegaten aufruft, sobald Fit(IDataView) er aufgerufen wird. Es ist häufig wichtig, dass ein Schätzer Informationen darüber zurückgibt, was passt, weshalb die Fit(IDataView) Methode ein speziell typiertes Objekt zurückgibt, anstatt nur ein allgemeines ITransformerObjekt zurückzugeben. IEstimator<TTransformer> Gleichzeitig werden jedoch häufig Pipelines mit vielen Objekten gebildet, daher müssen wir möglicherweise eine Kette von Schätzern erstellen, über EstimatorChain<TLastTransformer> die der Schätzer, für den wir den Transformator erhalten möchten, irgendwo in dieser Kette begraben wird. Für dieses Szenario können wir über diese Methode eine Stellvertretung anfügen, die aufgerufen wird, sobald sie aufgerufen wird. |