AutoMLExperimentExtension Třída

Definice

Obor názvů:

Microsoft.ML.AutoML

Sestavení:

Microsoft.ML.AutoML.dll

Balíček:

Microsoft.ML.AutoML v0.21.1

public static class AutoMLExperimentExtension

type AutoMLExperimentExtension = class

Public Module AutoMLExperimentExtension

Dědičnost

Object

AutoMLExperimentExtension

Metody

SetBinaryClassificationMetric(AutoMLExperiment, BinaryClassificationMetric, String, String)	Nastavit Microsoft.ML.AutoML.BinaryMetricManager jako správce hodnocení pro AutoMLExperiment. Tím se AutoMLExperiment použije metric jako metrika vyhodnocení.
SetCheckpoint(AutoMLExperiment, String)	Nastavte složku kontrolních bodů pro AutoMLExperiment. Složka kontrolních bodů se použije k uložení dočasného výstupu, historie spuštění a mnoha dalších věcí, které se použijí k obnovení trénovacího procesu z posledního kontrolního bodu a k pokračování trénování.
SetCostFrugalTuner(AutoMLExperiment)	Nastavit Microsoft.ML.AutoML.CostFrugalTuner jako tuner pro optimalizaci hyperparametrů.
SetDataset(AutoMLExperiment, DataOperationsCatalog+TrainTestData)	Nastavte trénovací a ověřovací datovou sadu pro AutoMLExperiment. Použije se AutoMLExperimentTrainSettrainValidationSplit k trénování modelu a k vyhodnocení modelu použijete metodu TestSet z .trainValidationSplit
SetDataset(AutoMLExperiment, IDataView, IDataView, Boolean)	Nastavte trénovací a ověřovací datovou sadu pro AutoMLExperiment. Použije se AutoMLExperimenttrain k trénování modelu a k validation vyhodnocení modelu.
SetDataset(AutoMLExperiment, IDataView, Int32, String)	Nastavte datovou sadu křížového ověření pro AutoMLExperiment. K trénování a vyhodnocení modelu se tak použije AutoMLExperiment rozdělení dataset n=fold křížového ověření.
SetEciCostFrugalTuner(AutoMLExperiment)	nastavit Microsoft.ML.AutoML.EciCostFrugalTuner jako tuner pro optimalizaci hyperparametrů. Tento tuner funguje pouze s vyhledávacím prostorem z .SweepablePipeline
SetGridSearchTuner(AutoMLExperiment, Int32)	nastaveno Microsoft.ML.AutoML.GridSearchTuner jako tuner pro optimalizaci hyperparametrů.
SetMulticlassClassificationMetric(AutoMLExperiment, MulticlassClassificationMetric, String, String)	Nastavit Microsoft.ML.AutoML.MultiClassMetricManager jako správce hodnocení pro AutoMLExperiment. Tím se AutoMLExperiment použije metric jako metrika vyhodnocení.
SetPerformanceMonitor(AutoMLExperiment, Int32)	Nastavte DefaultPerformanceMonitor jako IPerformanceMonitor pro AutoMLExperiment.
SetPerformanceMonitor<TPerformanceMonitor>(AutoMLExperiment, Func<IServiceProvider,TPerformanceMonitor>)	Nastavte vlastní monitorování výkonu jako IPerformanceMonitor pro AutoMLExperiment.
SetPerformanceMonitor<TPerformanceMonitor>(AutoMLExperiment)	Nastavte vlastní monitorování výkonu jako IPerformanceMonitor pro AutoMLExperiment.
SetPipeline(AutoMLExperiment, SweepablePipeline)	Nastaveno pipeline pro trénování. To také umožňuje AutoMLExperiment používat Microsoft.ML.AutoML.SweepablePipelineRunner , Microsoft.ML.AutoML.MLContextMonitor a Microsoft.ML.AutoML.EciCostFrugalTuner také pro trénování automatizovaného strojového učení.
SetRandomSearchTuner(AutoMLExperiment, Nullable<Int32>)	nastaveno Microsoft.ML.AutoML.RandomSearchTuner jako tuner pro optimalizaci hyperparametrů. Pokud seed je zadaný, použije tento předsadek k inicializaci Microsoft.ML.AutoML.RandomSearchTuner. Seed V opačném případě se použije .
SetRegressionMetric(AutoMLExperiment, RegressionMetric, String, String)	Nastavit Microsoft.ML.AutoML.RegressionMetricManager jako správce hodnocení pro AutoMLExperiment. Tím se AutoMLExperiment použije metric jako metrika vyhodnocení.
SetSmacTuner(AutoMLExperiment, Int32, Int32, Int32, Int32, Single, Int32, Int32, Double, Int32)	Nastavit Microsoft.ML.AutoML.SmacTuner jako tuner pro optimalizaci hyperparametrů. Výkon nástroje smac je ve velkém rozsahu, který numberOfTreesurčuje , nMinForSpit a splitRatio, které se používají k přizpůsobení vnitřního regresoru smacu.