BinaryClassificationCatalog.CrossValidate Método
Definição
Importante
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Execute a validação cruzada em numberOfFolds dobras de data, ajustando estimatore respeitando samplingKeyColumnName se fornecido.
Em seguida, avalie cada subconjunto labelColumnName e retorne um CalibratedBinaryClassificationMetrics objeto, que inclui métricas baseadas em probabilidade, para cada sub-modelo. Cada sub-modelo é avaliado na dobra de validação cruzada que não viu durante o treinamento.
public System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics>> CrossValidate (Microsoft.ML.IDataView data, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> estimator, int numberOfFolds = 5, string labelColumnName = "Label", string samplingKeyColumnName = default, int? seed = default);member this.CrossValidate : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * int * string * string * Nullable<int> -> System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics>>Public Function CrossValidate (data As IDataView, estimator As IEstimator(Of ITransformer), Optional numberOfFolds As Integer = 5, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional samplingKeyColumnName As String = Nothing, Optional seed As Nullable(Of Integer) = Nothing) As IReadOnlyList(Of TrainCatalogBase.CrossValidationResult(Of CalibratedBinaryClassificationMetrics))Parâmetros
- data
- IDataView
Os dados em que executar a validação cruzada.
- estimator
- IEstimator<ITransformer>
O estimador a ser ajustado.
- numberOfFolds
- Int32
Número de dobras de validação cruzada.
- labelColumnName
- String
A coluna de rótulo (para avaliação).
- samplingKeyColumnName
- String
Nome de uma coluna a ser usada para agrupar linhas. Se dois exemplos compartilharem o mesmo valor do samplingKeyColumnName, eles têm a garantia de aparecer no mesmo subconjunto (treinar ou testar). Isso pode ser usado para garantir que nenhum vazamento de rótulo do trem para o conjunto de testes.
Se null nenhum agrupamento de linhas for executado.
Semente para o gerador de número aleatório usado para selecionar linhas para dobras de validação cruzada.
Retornos
Resultados por dobra: métricas, modelos, conjuntos de dados pontuados.