AutoMLExperimentExtension.SetDataset Método
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Sobrecargas
| SetDataset(AutoMLExperiment, DataOperationsCatalog+TrainTestData) |
Defina o conjunto de dados de treinamento e validação para AutoMLExperiment. Isso fará AutoMLExperiment usos TrainSet de |
| SetDataset(AutoMLExperiment, IDataView, IDataView, Boolean) |
Defina o conjunto de dados de treinamento e validação para AutoMLExperiment. Isso fará AutoMLExperiment usos |
| SetDataset(AutoMLExperiment, IDataView, Int32, String) |
Defina o conjunto de dados de validação cruzada para AutoMLExperiment. Isso fará com que AutoMLExperiment use n= |
SetDataset(AutoMLExperiment, DataOperationsCatalog+TrainTestData)
Defina o conjunto de dados de treinamento e validação para AutoMLExperiment. Isso fará AutoMLExperiment usos TrainSet de trainValidationSplit para treinar um modelo e usar TestSet de trainValidationSplit para avaliar o modelo.
public static Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment SetDataset (this Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment experiment, Microsoft.ML.DataOperationsCatalog.TrainTestData trainValidationSplit);static member SetDataset : Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment * Microsoft.ML.DataOperationsCatalog.TrainTestData -> Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment<Extension()>
Public Function SetDataset (experiment As AutoMLExperiment, trainValidationSplit As DataOperationsCatalog.TrainTestData) As AutoMLExperimentParâmetros
- experiment
- AutoMLExperiment
- trainValidationSplit
- DataOperationsCatalog.TrainTestData
um DataOperationsCatalog.TrainTestData para treinamento e validação.
Retornos
Aplica-se a
SetDataset(AutoMLExperiment, IDataView, IDataView, Boolean)
Defina o conjunto de dados de treinamento e validação para AutoMLExperiment. Isso fará AutoMLExperiment usos train para treinar um modelo e usar validation para avaliar o modelo.
public static Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment SetDataset (this Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment experiment, Microsoft.ML.IDataView train, Microsoft.ML.IDataView validation, bool subSamplingTrainDataset = false);static member SetDataset : Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment * Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * bool -> Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment<Extension()>
Public Function SetDataset (experiment As AutoMLExperiment, train As IDataView, validation As IDataView, Optional subSamplingTrainDataset As Boolean = false) As AutoMLExperimentParâmetros
- experiment
- AutoMLExperiment
- train
- IDataView
conjunto de dados para treinar um modelo.
- validation
- IDataView
conjunto de dados para validar um modelo durante o treinamento.
- subSamplingTrainDataset
- Boolean
determinar se a subampa para train treinar. Isso será útil se train for muito grande para ser mantido na memória.
Retornos
Aplica-se a
SetDataset(AutoMLExperiment, IDataView, Int32, String)
Defina o conjunto de dados de validação cruzada para AutoMLExperiment. Isso fará com que AutoMLExperiment use n=fold divisão dataset entre validações para treinar e avaliar um modelo.
public static Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment SetDataset (this Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment experiment, Microsoft.ML.IDataView dataset, int fold = 10, string samplingKeyColumnName = default);static member SetDataset : Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment * Microsoft.ML.IDataView * int * string -> Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment<Extension()>
Public Function SetDataset (experiment As AutoMLExperiment, dataset As IDataView, Optional fold As Integer = 10, Optional samplingKeyColumnName As String = Nothing) As AutoMLExperimentParâmetros
- experiment
- AutoMLExperiment
- dataset
- IDataView
conjunto de dados para divisão entre validações.
- fold
- Int32
número de dobras de validação cruzada
- samplingKeyColumnName
- String
nome da coluna para chave de amostragem