ModelProxy Třída

Poznámka

Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.

Objekt proxy pro modely AutoML, který umožňuje odvozování na vzdálených výpočetních prostředcích.

Vytvořte objekt AutoML ModelProxy pro odeslání odvození do trénovacího prostředí.

Dědičnost

builtins.object

ModelProxy

Konstruktor

ModelProxy(child_run, compute_target=None)

Parametry

Name	Description
child_run Vyžadováno	Podřízený běh, ze kterého se model stáhne.
compute_target Vyžadováno	Přepsání cílového výpočetního objektu, na který se má odvozovat.

Metody

forecast	Odešlete úlohu pro spuštění prognózy modelu pro dané hodnoty.
forecast_quantiles	Odešlete úlohu ke spuštění forecast_quantiles v modelu pro dané hodnoty.
predict	Odešlete úlohu ke spuštění předpovědi na modelu pro dané hodnoty.
predict_proba	Odešlete úlohu ke spuštění predict_proba v modelu pro dané hodnoty.
test	Načítá predikce z test_data metrik a vypočítá relevantní metriky.

forecast

Odešlete úlohu pro spuštění prognózy modelu pro dané hodnoty.

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

Parametry

Name	Description
X_values Vyžadováno	AbstractDataset nebo DataFrame nebo ndarray Zadejte testovací data pro spuštění prognózy.
y_values	AbstractDataset nebo DataFrame nebo ndarray Zadejte hodnoty y, na kterých se má prognóza spustit. Default value: None

Návraty

Typ	Description
	Hodnoty prognózy.

forecast_quantiles

Odešlete úlohu ke spuštění forecast_quantiles v modelu pro dané hodnoty.

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

Parametry

Name	Description
X_values Vyžadováno	AbstractDataset Zadejte testovací data pro spuštění prognózy.
y_values	Zadejte hodnoty y, na kterých se má prognóza spustit. Default value: None
forecast_destination	<xref:pandas.Timestamp> Forecast_destination: hodnota časového razítka. Prognózy budou provedeny až do forecast_destination času, pro všechna zrna. Vstup slovníku { grain -> timestamp } nebude přijat. Pokud forecast_destination není zadaný, bude imputován jako poslední výskyt v X_pred pro každé zrno. Default value: None
ignore_data_errors	bool Ignorovat chyby v uživatelských datech. Default value: False

predict

Odešlete úlohu ke spuštění předpovědi na modelu pro dané hodnoty.

predict(values: Any) -> AbstractDataset

Parametry

Name	Description
values Vyžadováno	AbstractDataset nebo DataFrame nebo ndarray Zadejte testovací data, na kterých se má spustit předpověď.

Návraty

Typ	Description
	Predikované hodnoty.

predict_proba

Odešlete úlohu ke spuštění predict_proba v modelu pro dané hodnoty.

predict_proba(values: Any) -> AbstractDataset

Parametry

Name	Description
values Vyžadováno	AbstractDataset nebo DataFrame nebo ndarray Zadejte testovací data, na kterých se má spustit předpověď.

Návraty

Typ	Description
	Predikované hodnoty.

test

Načítá predikce z test_data metrik a vypočítá relevantní metriky.

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

Parametry

Name	Description
test_data Vyžadováno	Testovací datová sada.
include_predictions_only	Zda mají být předpovědi zahrnuty pouze jako součást výstupu predictions.csv. Pokud je True tento parametr, vypadají výstupní sloupce CSV (prognózování je stejné jako regrese): Classification => [predicted values], [probabilities] Regression => [predicted values] else (výchozí): Classification => [original test data labels], [predicted values], [probabilities], [features] Regression => [original test data labels], [predicted values], [features] Název [original test data labels] sloupce = [label column name] + "_orig". Název [predicted values] sloupce = [label column name] + "_predicted". Názvy [probabilities] sloupců = [class name] + "_predicted_proba". Názvy [features] sloupců = [feature column name] + "_orig". Pokud pole test_data neobsahuje cílový sloupec, [original test data labels] nebude ve výstupním datovém rámci. Default value: False

Návraty

Typ	Description
	Řazená kolekce členů obsahující predikované hodnoty a metriky.