AutoMLExperimentExtension Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.AutoML

Assembly:

Microsoft.ML.AutoML.dll

Pacote:

Microsoft.ML.AutoML v0.21.1

public static class AutoMLExperimentExtension

type AutoMLExperimentExtension = class

Public Module AutoMLExperimentExtension

Herança

Object

AutoMLExperimentExtension

Métodos

SetBinaryClassificationMetric(AutoMLExperiment, BinaryClassificationMetric, String, String)	Defina Microsoft.ML.AutoML.BinaryMetricManager como gerenciador de avaliação para AutoMLExperiment. Isso fará AutoMLExperiment usos como métrica de metric avaliação.
SetCheckpoint(AutoMLExperiment, String)	Defina a pasta de ponto de verificação para AutoMLExperiment. A pasta checkpoint será usada para salvar a saída temporária, o histórico de execuções e muitas outras coisas que serão usadas para restaurar o processo de treinamento do último ponto de verificação e continuar o treinamento.
SetCostFrugalTuner(AutoMLExperiment)	Defina Microsoft.ML.AutoML.CostFrugalTuner como sintonizador para otimização de hiperparâmetro.
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.
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.
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.
SetEciCostFrugalTuner(AutoMLExperiment)	definido Microsoft.ML.AutoML.EciCostFrugalTuner como sintonizador para otimização de hiperparâmetro. Esse sintonizador só funciona com o espaço de pesquisa de SweepablePipeline.
SetGridSearchTuner(AutoMLExperiment, Int32)	definido Microsoft.ML.AutoML.GridSearchTuner como sintonizador para otimização de hiperparâmetro.
SetMulticlassClassificationMetric(AutoMLExperiment, MulticlassClassificationMetric, String, String)	Defina Microsoft.ML.AutoML.MultiClassMetricManager como gerenciador de avaliação para AutoMLExperiment. Isso fará AutoMLExperiment usos como métrica de metric avaliação.
SetPerformanceMonitor(AutoMLExperiment, Int32)	Defina DefaultPerformanceMonitor como IPerformanceMonitor para AutoMLExperiment.
SetPerformanceMonitor<TPerformanceMonitor>(AutoMLExperiment, Func<IServiceProvider,TPerformanceMonitor>)	Defina um monitor de desempenho personalizado como IPerformanceMonitor para AutoMLExperiment.
SetPerformanceMonitor<TPerformanceMonitor>(AutoMLExperiment)	Defina um monitor de desempenho personalizado como IPerformanceMonitor para AutoMLExperiment.
SetPipeline(AutoMLExperiment, SweepablePipeline)	Defina pipeline para treinamento. Isso também faz AutoMLExperiment uso de Microsoft.ML.AutoML.SweepablePipelineRunner , Microsoft.ML.AutoML.MLContextMonitor e Microsoft.ML.AutoML.EciCostFrugalTuner para traininng automl também.
SetRandomSearchTuner(AutoMLExperiment, Nullable<Int32>)	definido Microsoft.ML.AutoML.RandomSearchTuner como sintonizador para otimização de hiperparâmetro. Se seed for fornecido, ele usará essa semente para inicializar Microsoft.ML.AutoML.RandomSearchTuner. Caso contrário, Seed será usado.
SetRegressionMetric(AutoMLExperiment, RegressionMetric, String, String)	Defina Microsoft.ML.AutoML.RegressionMetricManager como gerenciador de avaliação para AutoMLExperiment. Isso fará AutoMLExperiment usos como métrica de metric avaliação.
SetSmacTuner(AutoMLExperiment, Int32, Int32, Int32, Int32, Single, Int32, Int32, Double, Int32)	Defina Microsoft.ML.AutoML.SmacTuner como sintonizador para otimização de hiperparâmetro. O desempenho do smac está em uma grande extensão determinada por numberOfTreese nMinForSpitsplitRatio, que são usados para se ajustar ao regressor interno do smac.