IPredictionTransformer<TModel> Interface

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Paquet:

Microsoft.ML v3.0.1

Interface pour tous les transformateurs qui peuvent transformer des données en fonction du Microsoft.ML.IPredictor champ. Les implémentations de cette interface n’ont pas de colonne de caractéristique ou n’ont pas plusieurs colonnes de caractéristiques et ne peuvent pas implémenter le , que la ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>plupart des ML.Net transformer implémentent.

public interface IPredictionTransformer<out TModel> : Microsoft.ML.ITransformer where TModel : class

type IPredictionTransformer<'Model (requires 'Model : null)> = interface
    interface ITransformer
    interface ICanSaveModel

Public Interface IPredictionTransformer(Of Out TModel)
Implements ITransformer

Paramètres de type

TModel

ICalibrator Ou Microsoft.ML.IPredictor utilisé pour la transformation de données.

Ce paramètre de type est covariant. Cela signifie que vous pouvez utiliser le type spécifié ou tout type plus dérivé. Pour plus d’informations sur la covariance et la contravariance, consultez Covariance et contravariance dans les génériques.

Dérivé

Microsoft.ML.Calibrators.CalibratorTransformer<TICalibrator>

Microsoft.ML.Data.PredictionTransformerBase<TModel>

Microsoft.ML.Data.SingleFeaturePredictionTransformerBase<TModel>

Microsoft.ML.ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>

Implémente

ICanSaveModel ITransformer

Propriétés

IsRowToRowMapper	Indique si un appel doit GetRowToRowMapper(DataViewSchema) réussir, sur un schéma approprié. (Hérité de ITransformer)
Model	Interface pour tous les transformateurs qui peuvent transformer des données en fonction du Microsoft.ML.IPredictor champ. Les implémentations de cette interface n’ont pas de colonne de caractéristique ou n’ont pas plusieurs colonnes de caractéristiques et ne peuvent pas implémenter le , que la ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>plupart des ML.Net transformer implémentent.

Méthodes

GetOutputSchema(DataViewSchema)	Propagation du schéma pour les transformateurs. Retourne le schéma de sortie des données, si le schéma d’entrée est similaire à celui fourni. (Hérité de ITransformer)
GetRowToRowMapper(DataViewSchema)	Construit un mappeur de ligne à ligne en fonction d’un schéma d’entrée. Si IsRowToRowMapper c’est falsele cas, une exception doit être levée. Si le schéma d’entrée n’est pas adapté à la construction du mappeur, une exception doit également être levée. (Hérité de ITransformer)
Save(ModelSaveContext)	Interface pour tous les transformateurs qui peuvent transformer des données en fonction du Microsoft.ML.IPredictor champ. Les implémentations de cette interface n’ont pas de colonne de caractéristique ou n’ont pas plusieurs colonnes de caractéristiques et ne peuvent pas implémenter le , que la ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>plupart des ML.Net transformer implémentent. (Hérité de ICanSaveModel)
Transform(IDataView)	Prenez les données, effectuez des transformations, sortiez les données. Notez qu’il IDataViews’agit de lazy, donc aucune transformation réelle ne se produit ici, juste la validation du schéma. (Hérité de ITransformer)

Méthodes d’extension

Preview(ITransformer, IDataView, Int32)	Afficher un aperçu d’un effet sur transformer un donné data.
Append<TTrans>(ITransformer, TTrans)	Créez une chaîne de transformateur, en ajoutant un autre transformateur à la fin de cette chaîne de transformateur.
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, PredictionEngineOptions)	TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> crée un moteur de prédiction pour un pipeline de série chronologique. Il met à jour l’état du modèle de série chronologique avec des observations observées lors de la phase de prédiction et permet de contrôler le modèle.
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)	TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> crée un moteur de prédiction pour un pipeline de série chronologique. Il met à jour l’état du modèle de série chronologique avec des observations observées lors de la phase de prédiction et permet de contrôler le modèle.