TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel> Classe

Referência

Definição

Namespace:: Microsoft.ML.Trainers

Assembly:: Microsoft.ML.Data.dll

Pacote:: Microsoft.ML v3.0.1

Pacote:: Microsoft.ML v1.0.0

Pacote:: Microsoft.ML v1.1.0

Pacote:: Microsoft.ML v1.2.0

Pacote:: Microsoft.ML v1.3.1

Pacote:: Microsoft.ML v1.4.0

Pacote:: Microsoft.ML v1.5.5

Pacote:: Microsoft.ML v1.6.0

Pacote:: Microsoft.ML v1.7.0

Pacote:: Microsoft.ML v2.0.0

Importante

Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.

Isso representa uma classe básica para "treinador simples". Um "treinador simples" aceita uma coluna de recurso e uma coluna de rótulo, também opcionalmente uma coluna de peso. Ele produz um "transformador de previsão".

public abstract class TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class

type TrainerEstimatorBaseWithGroupId<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
    inherit TrainerEstimatorBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>

Public MustInherit Class TrainerEstimatorBaseWithGroupId(Of TTransformer, TModel)
Inherits TrainerEstimatorBase(Of TTransformer, TModel)

Parâmetros de tipo

TTransformer

TModel

Herança: Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>
TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>

Derivado: Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>

Campos

FeatureColumn	A coluna de recursos esperada pelo treinador. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GroupIdColumn	A coluna groupID opcional esperada pelos treinadores de classificação.
LabelColumn	A coluna de rótulo esperada pelo treinador. Pode ser `null`, o que indica que o rótulo não é usado para treinamento. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	A coluna de peso que o treinador espera. Pode ser `null`, o que indica que o peso não é usado para treinamento. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Propriedades

Info	As informações sobre o treinador: se ele se beneficia da normalização, do cache etc. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Métodos

Fit(IDataView)	Treina e retorna um ITransformer. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	Isso representa uma classe básica para "treinador simples". Um "treinador simples" aceita uma coluna de recurso e uma coluna de rótulo, também opcionalmente uma coluna de peso. Ele produz um "transformador de previsão". (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Métodos de Extensão

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os estimadores downstream sejam treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que levam vários passes de dados.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) que seja chamado. Geralmente, é importante que um avaliador retorne informações sobre o que estava em forma, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário criar uma cadeia de avaliadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o estimador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado.

Aplica-se a

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