FastForestBinaryTrainer Classe
Définition
Important
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Pour IEstimator<TTransformer> entraîner un modèle de classification binaire d’arborescence de décision à l’aide de Fast Forest.
public sealed class FastForestBinaryTrainer : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RandomForestTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastForestBinaryTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastForestBinaryModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastForestBinaryModelParameters>type FastForestBinaryTrainer = class
inherit RandomForestTrainerBase<FastForestBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer<FastForestBinaryModelParameters>, FastForestBinaryModelParameters>Public NotInheritable Class FastForestBinaryTrainer
Inherits RandomForestTrainerBase(Of FastForestBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer(Of FastForestBinaryModelParameters), FastForestBinaryModelParameters)- Héritage
Remarques
Pour créer ce formateur, utilisez FastForest ou FastForest(Options).
Colonnes d’entrée et de sortie
Les données de la colonne d’étiquettes d’entrée doivent être Boolean. Les données de colonne des caractéristiques d’entrée doivent être un vecteur de taille connue de Single.
Ce formateur génère les colonnes suivantes :
| Nom de colonne de sortie | Type de colonne | Description | |
|---|---|---|---|
Score |
Single | Score non lié calculé par le modèle. | |
PredictedLabel |
Boolean | Étiquette prédite, en fonction du signe du score. Un score négatif est mappé à false, tandis qu’un score positif est mappé à true. |
|
Probability |
Single | La probabilité calculée en calibrant le score d’avoir true comme étiquette. La valeur de probabilité est dans la plage [0, 1]. |
Caractéristiques de l’entraîneur
| Tâche d’apprentissage automatique | Classification binaire |
| La normalisation est-elle requise ? | Non |
| La mise en cache est-elle requise ? | Non |
| NuGet requis en plus de Microsoft.ML | Microsoft.ML.FastTree |
| Exportable vers ONNX | Oui |
Détails de l’algorithme d’apprentissage
Les arbres de décision sont des modèles non paramétriques qui exécutent une séquence de tests simples sur les entrées. Cette procédure de décision les mappe sur les résultats trouvés dans le jeu de données d’apprentissage dont les entrées étaient similaires à l’instance en cours de traitement. Une décision est prise sur chaque nœud de la structure de données de l’arborescence binaire en fonction d’une mesure de similarité qui mappe chaque instance de manière récursive dans les branches de l’arborescence jusqu’à ce que le nœud terminal approprié soit atteint et que la décision de sortie soit retournée.
Les arbres de décision présentent plusieurs avantages :
- Ils sont efficaces en matière de calcul et d’utilisation de la mémoire, lors de la formation et de la prédiction.
- Ils peuvent représenter des limites de décisions non linéaires.
- Ils sélectionnent et classifient les fonctionnalités intégrées.
- Ils sont résilients en cas de fonctionnalités bruyantes.
La forêt rapide est une implémentation de forêt aléatoire. Ce modèle se compose d’un ensemble d’arbres de décision. Chaque arbre d’une forêt de décision génère une distribution gaussienne, sous la forme d’une prédiction. Une agrégation est effectuée sur l’ensemble des arbres, afin de trouver la distribution gaussienne la plus proche de la distribution combinée, pour tous les arbres du modèle. Ce classifieur de forêt décisionnelle se compose d'un ensemble d'arbres de décision.
En général, les modèles ensemblistes offrent une meilleure couverture et une précision plus élevée que les arbres de décision uniques. Chaque arbre d’une forêt de décision génère une distribution gaussienne.
Pour plus d’informations, consultez :
- Wikipédia : forêt aléatoire
- Forêts de régression quantile
- Des souches aux arborescences jusqu’aux forêts
Consultez la section Voir également pour obtenir des liens vers des exemples d’utilisation.
Champs
| FeatureColumn |
Colonne de caractéristique attendue par l’entraîneur. (Hérité de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GroupIdColumn |
Colonne groupID facultative attendue par les formateurs de classement. (Hérité de TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
Colonne d’étiquette attendue par le formateur. Peut être |
| WeightColumn |
Colonne de poids attendue par l’entraîneur. Peut être |
Propriétés
| Info |
Pour IEstimator<TTransformer> entraîner un modèle de classification binaire d’arborescence de décision à l’aide de Fast Forest. (Hérité de FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>) |
Méthodes
| Fit(IDataView, IDataView) |
Effectue l’apprentissage à FastForestBinaryTrainer l’aide de données d’entraînement et de validation, retourne un BinaryPredictionTransformer<TModel>. |
| Fit(IDataView) |
Entraîne et retourne un ITransformer. (Hérité de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Pour IEstimator<TTransformer> entraîner un modèle de classification binaire d’arborescence de décision à l’aide de Fast Forest. (Hérité de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Méthodes d’extension
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Ajoutez un « point de contrôle de mise en cache » à la chaîne d’estimateur. Cela garantit que les estimateurs en aval seront entraînés par rapport aux données mises en cache. Il est utile d’avoir un point de contrôle de mise en cache avant les formateurs qui prennent plusieurs passes de données. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Étant donné un estimateur, retournez un objet de création de package de package qui appellera un délégué une fois Fit(IDataView) appelé. Il est souvent important pour un estimateur de retourner des informations sur ce qui a été adapté, c’est pourquoi la Fit(IDataView) méthode retourne un objet spécifiquement typé, plutôt que simplement un général ITransformer. Toutefois, en même temps, IEstimator<TTransformer> sont souvent formés en pipelines avec de nombreux objets. Nous pouvons donc avoir besoin de créer une chaîne d’estimateurs via EstimatorChain<TLastTransformer> laquelle l’estimateur pour lequel nous voulons obtenir le transformateur est enterré quelque part dans cette chaîne. Pour ce scénario, nous pouvons par le biais de cette méthode attacher un délégué qui sera appelé une fois l’ajustement appelé. |