ExperimentBase<TMetrics,TExperimentSettings>.Execute Metodo

Definizione

Spazio dei nomi:

Microsoft.ML.AutoML

Assembly:

Microsoft.ML.AutoML.dll

Pacchetto:

Microsoft.ML.AutoML v0.21.1

Overload

Execute(IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)	Esegue un esperimento AutoML.
Execute(IDataView, IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)	Esegue un esperimento AutoML.
Execute(IDataView, IDataView, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)	Esegue un esperimento AutoML.
Execute(IDataView, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)	Esegue un esperimento AutoML.
Execute(IDataView, UInt32, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>)	Esegue un esperimento AutoML.
Execute(IDataView, UInt32, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>)	Esegue un esperimento AutoML.

Execute(IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)

Esegue un esperimento AutoML.

public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation columnInformation, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);

abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>

Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, columnInformation As ColumnInformation, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)

Parametri

trainData

IDataView

Dati di training da usare dall'esperimento AutoML.

columnInformation

ColumnInformation

Informazioni sulla colonna per il set di dati.

preFeaturizer

IEstimator<ITransformer>

Pre-featurizer che AutoML si applicherà ai dati durante un esperimento. Il pre-featurizer sarà adatto solo alla suddivisione dei dati di training per produrre una trasformazione con training. La trasformazione sottoposta a training verrà quindi applicata sia alla suddivisione dei dati di training che alla divisione dei dati di convalida corrispondente.

progressHandler

IProgress<RunDetail<TMetrics>>

Oggetto definito dall'utente che implementa l'interfaccia IProgress<T> . AutoML richiama il metodo Report(T) dopo che ogni modello produce durante il corso dell'esperimento.

Restituisce

ExperimentResult<TMetrics>

Risultato dell'esperimento.

Commenti

A seconda delle dimensioni dei dati, l'esperimento AutoML potrebbe richiedere molto tempo per l'esecuzione.

Execute(IDataView, IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)

Esegue un esperimento AutoML.

public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, Microsoft.ML.IDataView validationData, Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation columnInformation, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);

abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>

Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, validationData As IDataView, columnInformation As ColumnInformation, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)

Parametri

trainData

IDataView

Dati di training da usare dall'esperimento AutoML.

validationData

IDataView

Dati di convalida da usare dall'esperimento AutoML.

columnInformation

ColumnInformation

Informazioni sulla colonna per il set di dati.

preFeaturizer

IEstimator<ITransformer>

Pre-featurizer che AutoML si applicherà ai dati durante un esperimento. Il pre-featurizer sarà adatto solo alla suddivisione dei dati di training per produrre una trasformazione con training. La trasformazione sottoposta a training verrà quindi applicata sia alla suddivisione dei dati di training che alla divisione dei dati di convalida corrispondente.

progressHandler

IProgress<RunDetail<TMetrics>>

Oggetto definito dall'utente che implementa l'interfaccia IProgress<T> . AutoML richiama il metodo Report(T) dopo che ogni modello produce durante il corso dell'esperimento.

Restituisce

ExperimentResult<TMetrics>

Risultato dell'esperimento.

Commenti

A seconda delle dimensioni dei dati, l'esperimento AutoML potrebbe richiedere molto tempo per l'esecuzione.

Execute(IDataView, IDataView, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)

Esegue un esperimento AutoML.

public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, Microsoft.ML.IDataView validationData, string labelColumnName = "Label", Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);

abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>

Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, validationData As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)

Parametri

trainData

IDataView

Dati di training da usare dall'esperimento AutoML.

validationData

IDataView

Dati di convalida da usare dall'esperimento AutoML.

labelColumnName

String

Nome della colonna etichetta.

preFeaturizer

IEstimator<ITransformer>

Pre-featurizer che AutoML si applicherà ai dati durante un esperimento. Il pre-featurizer sarà adatto solo alla suddivisione dei dati di training per produrre una trasformazione con training. La trasformazione sottoposta a training verrà quindi applicata sia alla suddivisione dei dati di training che alla divisione dei dati di convalida corrispondente.

progressHandler

IProgress<RunDetail<TMetrics>>

Oggetto definito dall'utente che implementa l'interfaccia IProgress<T> . AutoML richiama il metodo Report(T) dopo che ogni modello produce durante il corso dell'esperimento.

Restituisce

ExperimentResult<TMetrics>

Risultato dell'esperimento.

Commenti

A seconda delle dimensioni dei dati, l'esperimento AutoML potrebbe richiedere molto tempo per l'esecuzione.

Execute(IDataView, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)

Esegue un esperimento AutoML.

public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, string labelColumnName = "Label", string samplingKeyColumn = default, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);

abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>

Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional samplingKeyColumn As String = Nothing, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)

Parametri

trainData

IDataView

I dati di training usati dall'esperimento AutoML.

labelColumnName

String

Colonna del set di dati usata come etichetta.

samplingKeyColumn

String

Colonna del set di dati usata come colonna chiave di campionamento. Per altre informazioni, vedere SamplingKeyColumnName.

preFeaturizer

IEstimator<ITransformer>

Pre-featurizer che AutoML si applicherà ai dati durante un esperimento. Il pre-featurizer sarà adatto solo alla suddivisione dei dati di training per produrre una trasformazione con training. La trasformazione sottoposta a training verrà quindi applicata sia alla suddivisione dei dati di training che alla divisione dei dati di convalida corrispondente.

progressHandler

IProgress<RunDetail<TMetrics>>

Oggetto definito dall'utente che implementa l'interfaccia IProgress<T> . AutoML richiama il metodo Report(T) dopo che ogni modello produce durante il corso dell'esperimento.

Restituisce

ExperimentResult<TMetrics>

Risultato dell'esperimento.

Commenti

A seconda delle dimensioni dei dati, l'esperimento AutoML potrebbe richiedere molto tempo per l'esecuzione.

Execute(IDataView, UInt32, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>)

Esegue un esperimento AutoML.

public virtual Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, uint numberOfCVFolds, Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation columnInformation = default, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);

abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>

Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, numberOfCVFolds As UInteger, Optional columnInformation As ColumnInformation = Nothing, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of CrossValidationRunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As CrossValidationExperimentResult(Of TMetrics)

Parametri

trainData

IDataView

Dati di training da usare dall'esperimento AutoML.

numberOfCVFolds

UInt32

Numero di piega di convalida incrociata in cui i dati di training devono essere suddivisi quando si adatta un modello.

columnInformation

ColumnInformation

Informazioni sulla colonna per il set di dati.

preFeaturizer

IEstimator<ITransformer>

Pre-featurizer che AutoML si applicherà ai dati durante un esperimento. Il pre-featurizer sarà adatto solo alla suddivisione dei dati di training per produrre una trasformazione con training. La trasformazione sottoposta a training verrà quindi applicata sia alla suddivisione dei dati di training che alla divisione dei dati di convalida corrispondente.

progressHandler

IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>

Oggetto definito dall'utente che implementa l'interfaccia IProgress<T> . AutoML richiama il metodo Report(T) dopo che ogni modello produce durante il corso dell'esperimento.

Restituisce

CrossValidationExperimentResult<TMetrics>

Risultato dell'esperimento di convalida incrociata.

Commenti

A seconda delle dimensioni dei dati, l'esperimento AutoML potrebbe richiedere molto tempo per l'esecuzione.

Execute(IDataView, UInt32, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>)

Esegue un esperimento AutoML.

public virtual Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<TMetrics> Execute (Microsoft.ML.IDataView trainData, uint numberOfCVFolds, string labelColumnName = "Label", string samplingKeyColumn = default, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);

abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>

Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, numberOfCVFolds As UInteger, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional samplingKeyColumn As String = Nothing, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of CrossValidationRunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As CrossValidationExperimentResult(Of TMetrics)

Parametri

trainData

IDataView

Dati di training da usare dall'esperimento AutoML.

numberOfCVFolds

UInt32

Numero di piega di convalida incrociata in cui i dati di training devono essere suddivisi quando si adatta un modello.

labelColumnName

String

Nome della colonna etichetta.

samplingKeyColumn

String

Nome della colonna chiave di campionamento.

preFeaturizer

IEstimator<ITransformer>

Pre-featurizer che AutoML si applicherà ai dati durante un esperimento. Il pre-featurizer sarà adatto solo alla suddivisione dei dati di training per produrre una trasformazione con training. La trasformazione sottoposta a training verrà quindi applicata sia alla suddivisione dei dati di training che alla divisione dei dati di convalida corrispondente.

progressHandler

IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>

Oggetto definito dall'utente che implementa l'interfaccia IProgress<T> . AutoML richiama il metodo Report(T) dopo che ogni modello produce durante il corso dell'esperimento.

Restituisce

CrossValidationExperimentResult<TMetrics>

Risultato dell'esperimento di convalida incrociata.

Commenti

A seconda delle dimensioni dei dati, l'esperimento AutoML potrebbe richiedere molto tempo per l'esecuzione.