RegressionCatalog.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 Gefaltete von data, durch Einpassen samplingKeyColumnNameestimatorund Beachten, wenn angegeben.
Bewerten Sie dann jedes Teilmodell anhand labelColumnName und rückgabemetriken.
public System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.RegressionMetrics>> 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.RegressionMetrics>>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 RegressionMetrics))Parameter
- data
- IDataView
Die Daten, die durch die Überprüfung ausgeführt werden sollen.
- estimator
- IEstimator<ITransformer>
Der Schätzer, der passt.
- numberOfFolds
- Int32
Anzahl der Kreuzüberprüfungsfalten.
- labelColumnName
- String
Die Bezeichnungsspalte (zur Auswertung).
- samplingKeyColumnName
- String
Name einer Spalte, die zum Gruppieren von Zeilen verwendet werden soll. Wenn zwei Beispiele denselben Wert des Werts samplingKeyColumnNameteilen, 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 Zeilengruppierung ausgeführt wird.
Seed for the random number generator used to select rows for cross-validation folds.
Gibt zurück
Ergebnisse pro Faltung: Metriken, Modelle, bewertete Datasets.