CalibratorEstimatorBase<TICalibrator> Klasa

Definicja

Przestrzeń nazw:

Microsoft.ML.Calibrators

Zestaw:

Microsoft.ML.Data.dll

Pakiet:

Microsoft.ML v3.0.1

Klasa bazowa dla narzędzi do szacowania kalibratora.

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))

Parametry typu

TICalibrator

Dziedziczenie

Object

CalibratorEstimatorBase<TICalibrator>

Pochodne

Microsoft.ML.Calibrators.FixedPlattCalibratorEstimator

Microsoft.ML.Calibrators.IsotonicCalibratorEstimator

Microsoft.ML.Calibrators.NaiveCalibratorEstimator

Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibratorEstimator

Implementuje

IEstimator<CalibratorTransformer<TICalibrator>>

Uwagi

Moduły calibratorEstimator przyjmują IDataView wartość (dane wyjściowe klasy Microsoft.ML.Data.BinaryClassifierScorer) zawierającej kolumnę "Score" (Generowanie wyników) i konwertuje wyniki na prawdopodobieństwa (poprzez kwantowanie, interpolację itp.), na TICalibrator podstawie typu. Są one używane w potokach, w których klasyfikator binarny generuje wyniki nie skalibrowane.

Metody

Fit(IDataView)

Pasuje do wyniku IDataView tworzącego element CalibratorTransformer<TICalibrator> , który może przekształcić dane przez dodanie Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.Probability kolumny zawierającej skalibrowaną Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.Scorewartość .

Jawne implementacje interfejsu

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

Pobiera dane wyjściowe SchemaShapeIDataView po dopasowaniu kalibratora. Dopasowanie kalibratora spowoduje dodanie kolumny o nazwie "Prawdopodobieństwo" do schematu. Jeśli masz już taką kolumnę, zostanie dodana nowa kolumna. Te same dane adnotacji, które zostaną wygenerowane przez program Microsoft.ML.Data.AnnotationUtils.GetTrainerOutputAnnotation(System.Boolean) , są oznaczone jako obecne w danych wyjściowych, jeśli są obecne w kolumnie wyników wejściowych.

Metody rozszerzania

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

Dołącz "punkt kontrolny buforowania" do łańcucha narzędzia do szacowania. Zapewni to, że narzędzia do szacowania podrzędnego zostaną wytrenowane pod kątem buforowanych danych. Warto mieć punkt kontrolny buforowania, zanim trenerzy przejdą wiele danych.

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

Biorąc pod uwagę narzędzie do szacowania, zwróć obiekt opakowujący, który będzie wywoływać delegata po Fit(IDataView) wywołaniu. Często ważne jest, aby narzędzie do szacowania zwracało informacje o tym, co było odpowiednie, dlatego Fit(IDataView) metoda zwraca specjalnie wpisany obiekt, a nie tylko ogólny ITransformerelement . Jednak w tym samym czasie IEstimator<TTransformer> są często tworzone w potoki z wieloma obiektami, więc może być konieczne utworzenie łańcucha narzędzi do szacowania, za pośrednictwem EstimatorChain<TLastTransformer> którego narzędzie do szacowania, dla którego chcemy uzyskać transformator jest pochowany gdzieś w tym łańcuchu. W tym scenariuszu możemy za pomocą tej metody dołączyć delegata, który zostanie wywołany po wywołaniu dopasowania.