PlattCalibratorEstimator Classe
Definição
Importante
Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.
O avaliador do calibrador Platt.
public sealed class PlattCalibratorEstimator : Microsoft.ML.Calibrators.CalibratorEstimatorBase<Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>type PlattCalibratorEstimator = class
inherit CalibratorEstimatorBase<PlattCalibrator>Public NotInheritable Class PlattCalibratorEstimator
Inherits CalibratorEstimatorBase(Of PlattCalibrator)- Herança
Métodos
| Fit(IDataView) |
Ajusta a pontuação IDataView de criação de um CalibratorTransformer<TICalibrator> que pode transformar os dados adicionando uma Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.Probability coluna que contém a calibrada Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.Score. (Herdado de CalibratorEstimatorBase<TICalibrator>) |
Implantações explícitas de interface
| IEstimator<CalibratorTransformer<TICalibrator>>.GetOutputSchema(SchemaShape) |
Obtém a saída SchemaShape do após a IDataView montagem do calibrador. Ajustar o calibrador adicionará uma coluna chamada "Probabilidade" ao esquema. Se você já tiver essa coluna, uma nova será adicionada. Os mesmos dados de anotação que seriam produzidos são Microsoft.ML.Data.AnnotationUtils.GetTrainerOutputAnnotation(System.Boolean) marcados como presentes na saída, se estiverem presentes na coluna de pontuação de entrada. (Herdado de CalibratorEstimatorBase<TICalibrator>) |
Métodos de Extensão
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Acrescente um "ponto de verificação de cache" à cadeia de estimativas. Isso garantirá que os estimadores downstream serão treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que fazem várias passagens de dados. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dado um estimador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) chamado. Geralmente, é importante que um estimador retorne informações sobre o que estava em forma, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário construir uma cadeia de estimadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o estimador para o qual queremos que o transformador seja enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado quando fit for chamado. |