RandomForestTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> Klasse
Definition
Wichtig
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public abstract class RandomForestTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> where TOptions : FastForestOptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : classtype RandomForestTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> FastForestOptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
inherit FastTreeTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> FastForestOptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>Public MustInherit Class RandomForestTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TModel)
Inherits FastTreeTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TModel)Typparameter
- TOptions
- TTransformer
- TModel
- Vererbung
-
RandomForestTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>
- Abgeleitet
Felder
| FeatureColumn |
Die Featurespalte, die der Trainer erwartet. (Geerbt von TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GroupIdColumn |
Die optionale GroupID-Spalte, die die Bewertungstrainer erwarten. (Geerbt von TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
Die Bezeichnungsspalte, die der Trainer erwartet. Kann sein |
| WeightColumn |
Die Gewichtsspalte, die der Trainer erwartet.
|
Eigenschaften
| Info | (Geerbt von FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>) |
Methoden
| Fit(IDataView) |
Züge und zurückgeben eine ITransformer. (Geerbt von TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) | (Geerbt von TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Erweiterungsmethoden
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Fügen Sie einen "Zwischenspeicherpunkt" an die Stimatorkette an. Dadurch wird sichergestellt, dass die nachgelagerten Stimatoren gegen zwischengespeicherte Daten trainiert werden. Es ist hilfreich, einen Cache-Prüfpunkt zu haben, bevor Trainer, die mehrere Daten übergeben. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Geben Sie aufgrund einer Schätzung ein Umbruchobjekt zurück, das einen Stellvertretung aufruft, sobald Fit(IDataView) er aufgerufen wird. Es ist oft wichtig, dass eine Schätzung Informationen zu dem zurückgibt, was passt, weshalb die Fit(IDataView) Methode ein spezifisches typiertes Objekt zurückgibt, anstatt nur ein allgemeines ITransformer. Gleichzeitig IEstimator<TTransformer> werden jedoch oft Pipelines mit vielen Objekten gebildet, sodass wir möglicherweise eine Kette von EstimatorChain<TLastTransformer> Schätzern erstellen müssen, über 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 einmal aufgerufen wird, wenn die Anpassung aufgerufen wird. |