共用方式為


ModelProxy 類別

注意

這是實驗性類別,隨時可能會變更。 請參閱 https://aka.ms/azuremlexperimental 以取得詳細資訊。

啟用遠端計算推斷之 AutoML 模型的 Proxy 物件。

建立 AutoML ModelProxy 物件,以提交推斷至定型環境。

繼承
builtins.object
ModelProxy

建構函式

ModelProxy(child_run, compute_target=None)

參數

名稱 Description
child_run
必要

要從中下載模型的子執行。

compute_target
必要

覆寫要推斷的目標計算。

方法

forecast

提交作業,以針對指定的值在模型上執行預測。

forecast_quantiles

提交作業,以針對指定的值在模型上執行forecast_quantiles。

predict

提交作業,以針對指定的值在模型上執行預測。

predict_proba

提交作業,以針對指定的值在模型上執行predict_proba。

test

從 和 計算相關計量擷 test_data 取預測。

forecast

提交作業,以針對指定的值在模型上執行預測。

forecast(X_values: Any, y_values: Any | None = None) -> Tuple[AbstractDataset, AbstractDataset]

參數

名稱 Description
X_values
必要

輸入要執行預測的測試資料。

y_values

要執行預測的輸入 y 值。

預設值: None

傳回

類型 Description

預測值。

forecast_quantiles

提交作業,以針對指定的值在模型上執行forecast_quantiles。

forecast_quantiles(X_values: Any, y_values: Any | None = None, forecast_destination: Any | None = None, ignore_data_errors: bool = False) -> AbstractDataset

參數

名稱 Description
X_values
必要

輸入要執行預測的測試資料。

y_values

要執行預測的輸入 y 值。

預設值: None
forecast_destination
<xref:pandas.Timestamp>

Forecast_destination:時間戳記值。 所有粒紋的預測都會以forecast_destination時間的方式進行。 字典輸入 { grain - > timestamp } 將不會接受。 如果未指定forecast_destination,則會在每個粒紋的上次X_pred發生時進行插補。

預設值: None
ignore_data_errors

忽略使用者資料中的錯誤。

預設值: False

predict

提交作業,以針對指定的值在模型上執行預測。

predict(values: Any) -> AbstractDataset

參數

名稱 Description
values
必要

輸入要執行預測的測試資料。

傳回

類型 Description

預測值。

predict_proba

提交作業,以針對指定的值在模型上執行predict_proba。

predict_proba(values: Any) -> AbstractDataset

參數

名稱 Description
values
必要

輸入要執行預測的測試資料。

傳回

類型 Description

預測值。

test

從 和 計算相關計量擷 test_data 取預測。

test(test_data: AbstractDataset, include_predictions_only: bool = False) -> Tuple[AbstractDataset, Dict[str, Any]]

參數

名稱 Description
test_data
必要

測試資料集。

include_predictions_only

是否只包含預測作為predictions.csv輸出的一部分。

如果此參數是 True ,輸出 CSV 資料行看起來像 (預測與回歸) 相同:

Classification => [predicted values], [probabilities]

Regression => [predicted values]

else (預設) :

Classification => [original test data labels], [predicted values], [probabilities], [features]

Regression => [original test data labels], [predicted values], [features]

資料 [original test data labels] 行名稱 = [label column name] + "_orig"

資料 [predicted values] 行名稱 = [label column name] + "_predicted"

[probabilities] 資料行名稱 = [class name] + "_predicted_proba"

[features] 資料行名稱 = [feature column name] + "_orig"

test_data如果 不包含目標資料行,則 [original test data labels] 不會在輸出資料框架中。

預設值: False

傳回

類型 Description

包含預測值和計量的 Tuple。