CalibratorEstimatorBase<TICalibrator> Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Calibrators

Ensamblado:

Microsoft.ML.Data.dll

Paquete:

Microsoft.ML v3.0.1

Clase base para estimadores de calibrador.

public abstract class CalibratorEstimatorBase<TICalibrator> : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratorTransformer<TICalibrator>> where TICalibrator : class, ICalibrator

type CalibratorEstimatorBase<'ICalibrator (requires 'ICalibrator : null and 'ICalibrator :> ICalibrator)> = class
    interface IEstimator<CalibratorTransformer<'ICalibrator>>

Public MustInherit Class CalibratorEstimatorBase(Of TICalibrator)
Implements IEstimator(Of CalibratorTransformer(Of TICalibrator))

Parámetros de tipo

TICalibrator

Herencia

Object

CalibratorEstimatorBase<TICalibrator>

Derivado

Microsoft.ML.Calibrators.FixedPlattCalibratorEstimator

Microsoft.ML.Calibrators.IsotonicCalibratorEstimator

Microsoft.ML.Calibrators.NaiveCalibratorEstimator

Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibratorEstimator

Implementaciones

IEstimator<CalibratorTransformer<TICalibrator>>

Comentarios

CalibratorEstimators toman una IDataView (la salida de un Microsoft.ML.Data.BinaryClassifierScorer) que contiene una columna "Score" y convierte las puntuaciones en probabilidades (mediante discretización, interpolación, etc.), en función del TICalibrator tipo. Se usan en canalizaciones donde el clasificador binario genera puntuaciones no calibradas.

Métodos

Fit(IDataView)

Se ajusta a la puntuación que crea IDataView un CalibratorTransformer<TICalibrator> objeto que puede transformar los datos agregando una Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.Probability columna que contiene el calibrado Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.Score.

Implementaciones de interfaz explícitas

IEstimator<CalibratorTransformer<TICalibrator>>.GetOutputSchema(SchemaShape)

Obtiene la salida SchemaShape de después de IDataView ajustar el calibrador. El ajuste del calibrador agregará una columna denominada "Probabilidad" al esquema. Si ya tenía dicha columna, se agregará una nueva. Los mismos datos de anotación que se generarían mediante Microsoft.ML.Data.AnnotationUtils.GetTrainerOutputAnnotation(System.Boolean) se marcan como presentes en la salida, si están presentes en la columna de puntuación de entrada.

Métodos de extensión

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Anexe un "punto de control de almacenamiento en caché" a la cadena del estimador. Esto garantizará que los estimadores de nivel inferior se entrenarán con los datos almacenados en caché. Resulta útil tener un punto de control de almacenamiento en caché antes de que los instructores tomen varios pases de datos.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Dado un estimador, devuelva un objeto de ajuste que llamará a un delegado una vez Fit(IDataView) que se llame. A menudo, es importante que un estimador devuelva información sobre lo que cabe, por lo que el Fit(IDataView) método devuelve un objeto con tipo específico, en lugar de simplemente un general ITransformer. Sin embargo, al mismo tiempo, IEstimator<TTransformer> a menudo se forman en canalizaciones con muchos objetos, por lo que es posible que tengamos que crear una cadena de estimadores a través EstimatorChain<TLastTransformer> de donde el estimador para el que queremos obtener el transformador está enterrado en algún lugar de esta cadena. En ese escenario, podemos a través de este método adjuntar un delegado al que se llamará una vez que se llame a fit.