MulticlassClassificationCatalog.CrossValidate Methode
Definition
Wichtig
Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.
Führen Sie die Kreuzüberprüfung über numberOfFolds Falten von data, durch estimatorAnpassen und Respekt samplingKeyColumnName aus, wenn angegeben.
Bewerten Sie dann jedes Teilmodell anhand labelColumnName und zurückgeben von Metriken.
public System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.MulticlassClassificationMetrics>> 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.MulticlassClassificationMetrics>>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 MulticlassClassificationMetrics))Parameter
- data
- IDataView
Die Daten zum Ausführen einer Kreuzüberprüfung.
- estimator
- IEstimator<ITransformer>
Der Schätzer, der passt.
- numberOfFolds
- Int32
Anzahl der Kreuzüberprüfungsfalten.
- labelColumnName
- String
Die Bezeichnungsspalte (für die Auswertung).
- samplingKeyColumnName
- String
Name einer Spalte, die zum Gruppieren von Zeilen verwendet werden soll. Wenn zwei Beispiele den gleichen Wert des samplingKeyColumnNameWerts teilen, werden sie garantiert in derselben Teilmenge (Train oder Test) angezeigt. Dies kann verwendet werden, um sicherzustellen, dass keine Etikettenlecks vom Zug bis zum Testsatz vorhanden sind.
Wenn null keine Zeilengruppe ausgeführt wird.
Seed für den Zufallszahlengenerator, der zum Auswählen von Zeilen für Kreuzüberprüfungsfalten verwendet wird.
Gibt zurück
Ergebnisse pro Falte: Metriken, Modelle, bewertete Datasets.