ExperimentBase<TMetrics,TExperimentSettings>.Execute 方法
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重载
Execute(IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
执行 AutoML 试验。
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)参数
- trainData
- IDataView
AutoML 试验要使用的训练数据。
- columnInformation
- ColumnInformation
数据集的列信息。
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
AutoML 在试验期间将应用于数据的预特征化器。 (预特征化器仅适用于训练数据拆分以生成训练转换。然后，训练后的转换将同时应用于训练数据拆分和相应的验证数据 split.)
实现接口的用户定义对象 IProgress<T> 。 AutoML 将在试验过程中生成的每个模型后调用该方法 Report(T) 。
返回
试验结果。
注解
根据数据的大小，AutoML 试验可能需要很长时间才能执行。
适用于
Execute(IDataView, IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
执行 AutoML 试验。
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)参数
- trainData
- IDataView
AutoML 试验要使用的训练数据。
- validationData
- IDataView
AutoML 试验要使用的验证数据。
- columnInformation
- ColumnInformation
数据集的列信息。
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
AutoML 在试验期间将应用于数据的预特征化器。 (预特征化器仅适用于训练数据拆分以生成训练转换。然后，训练后的转换将同时应用于训练数据拆分和相应的验证数据 split.)
实现接口的用户定义对象 IProgress<T> 。 AutoML 将在试验过程中生成的每个模型后调用该方法 Report(T) 。
返回
试验结果。
注解
根据数据的大小，AutoML 试验可能需要很长时间才能执行。
适用于
Execute(IDataView, IDataView, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
执行 AutoML 试验。
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)参数
- trainData
- IDataView
AutoML 试验要使用的训练数据。
- validationData
- IDataView
AutoML 试验要使用的验证数据。
- labelColumnName
- String
标签列的名称。
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
AutoML 在试验期间将应用于数据的预特征化器。 (预特征化器仅适用于训练数据拆分以生成训练转换。然后，训练后的转换将同时应用于训练数据拆分和相应的验证数据 split.)
实现接口的用户定义对象 IProgress<T> 。 AutoML 将在试验过程中生成的每个模型后调用该方法 Report(T) 。
返回
试验结果。
注解
根据数据的大小，AutoML 试验可能需要很长时间才能执行。
适用于
Execute(IDataView, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
执行 AutoML 试验。
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)参数
- trainData
- IDataView
AutoML 试验使用的训练数据。
- labelColumnName
- String
用作标签的数据集列。
- samplingKeyColumn
- String
用作采样键列的数据集列。 有关详细信息，请参阅SamplingKeyColumnName。
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
AutoML 在试验期间将应用于数据的预特征化器。 (预特征化器仅适用于训练数据拆分以生成训练转换。然后，训练后的转换将同时应用于训练数据拆分和相应的验证数据 split.)
实现接口的用户定义对象 IProgress<T> 。 AutoML 将在试验过程中生成的每个模型后调用该方法 Report(T) 。
返回
试验结果。
注解
根据数据的大小，AutoML 试验可能需要很长时间才能执行。
适用于
Execute(IDataView, UInt32, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>)
执行 AutoML 试验。
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)参数
- trainData
- IDataView
AutoML 试验要使用的训练数据。
- numberOfCVFolds
- UInt32
在拟合模型时，应将训练数据划分成的交叉验证折叠数。
- columnInformation
- ColumnInformation
数据集的列信息。
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
AutoML 在试验期间将应用于数据的预特征化器。 (预特征化器仅适用于训练数据拆分以生成训练转换。然后，训练后的转换将同时应用于训练数据拆分和相应的验证数据 split.)
- progressHandler
- IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>
实现接口的用户定义对象 IProgress<T> 。 AutoML 将在试验过程中生成的每个模型后调用该方法 Report(T) 。
返回
交叉验证试验结果。
注解
根据数据的大小，AutoML 试验可能需要很长时间才能执行。
适用于
Execute(IDataView, UInt32, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>)
执行 AutoML 试验。
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)参数
- trainData
- IDataView
AutoML 试验要使用的训练数据。
- numberOfCVFolds
- UInt32
在拟合模型时，应将训练数据划分成的交叉验证折叠数。
- labelColumnName
- String
标签列的名称。
- samplingKeyColumn
- String
采样键列的名称。
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
AutoML 在试验期间将应用于数据的预特征化器。 (预特征化器仅适用于训练数据拆分以生成训练转换。然后，训练后的转换将同时应用于训练数据拆分和相应的验证数据 split.)
- progressHandler
- IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>
实现接口的用户定义对象 IProgress<T> 。 AutoML 将在试验过程中生成的每个模型后调用该方法 Report(T) 。
返回
交叉验证试验结果。
注解
根据数据的大小，AutoML 试验可能需要很长时间才能执行。