ExperimentBase<TMetrics,TExperimentSettings>.Execute 方法
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多載
Execute(IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
執行 AutoML 實驗。
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)參數
- trainData
- IDataView
AutoML 實驗要使用的定型資料。
- columnInformation
- ColumnInformation
資料集的資料行資訊。
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
AutoML 在實驗期間將套用至資料的預先特徵化程式。 (預先特徵化工具僅適用于定型資料分割，以產生定型轉換。然後，定型的轉換將會同時套用至定型資料分割和對應的驗證資料分割。)
實作 IProgress<T> 介面的使用者定義物件。 AutoML 會在實驗期間產生的每個模型之後叫用 方法 Report(T) 。
傳回
實驗結果。
備註
視您的資料大小而定，AutoML 實驗可能需要很長的時間才能執行。
適用於
Execute(IDataView, IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
執行 AutoML 實驗。
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)參數
- trainData
- IDataView
AutoML 實驗要使用的定型資料。
- validationData
- IDataView
AutoML 實驗要使用的驗證資料。
- columnInformation
- ColumnInformation
資料集的資料行資訊。
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
AutoML 在實驗期間將套用至資料的預先特徵化程式。 (預先特徵化工具僅適用于定型資料分割，以產生定型轉換。然後，定型的轉換將會同時套用至定型資料分割和對應的驗證資料分割。)
實作 IProgress<T> 介面的使用者定義物件。 AutoML 會在實驗期間產生的每個模型之後叫用 方法 Report(T) 。
傳回
實驗結果。
備註
視您的資料大小而定，AutoML 實驗可能需要很長的時間才能執行。
適用於
Execute(IDataView, IDataView, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
執行 AutoML 實驗。
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)參數
- trainData
- IDataView
AutoML 實驗要使用的定型資料。
- validationData
- IDataView
AutoML 實驗要使用的驗證資料。
- labelColumnName
- String
標籤資料行的名稱。
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
AutoML 在實驗期間將套用至資料的預先特徵化程式。 (預先特徵化工具僅適用于定型資料分割，以產生定型轉換。然後，定型的轉換將會同時套用至定型資料分割和對應的驗證資料分割。)
實作 IProgress<T> 介面的使用者定義物件。 AutoML 會在實驗期間產生的每個模型之後叫用 方法 Report(T) 。
傳回
實驗結果。
備註
視您的資料大小而定，AutoML 實驗可能需要很長的時間才能執行。
適用於
Execute(IDataView, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
執行 AutoML 實驗。
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)參數
- trainData
- IDataView
AutoML 實驗所使用的定型資料。
- labelColumnName
- String
作為標籤使用的資料集資料行。
- samplingKeyColumn
- String
用來作為取樣索引鍵資料行的資料集資料行。 如需相關資訊，請參閱 SamplingKeyColumnName 。
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
AutoML 在實驗期間將套用至資料的預先特徵化程式。 (預先特徵化工具僅適用于定型資料分割，以產生定型轉換。然後，定型的轉換將會同時套用至定型資料分割和對應的驗證資料分割。)
實作 IProgress<T> 介面的使用者定義物件。 AutoML 會在實驗期間產生的每個模型之後叫用 方法 Report(T) 。
傳回
實驗結果。
備註
視您的資料大小而定，AutoML 實驗可能需要很長的時間才能執行。
適用於
Execute(IDataView, UInt32, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>)
執行 AutoML 實驗。
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)參數
- trainData
- IDataView
AutoML 實驗要使用的定型資料。
- numberOfCVFolds
- UInt32
在調整模型時，應該將定型資料分割成的交叉驗證折迭數目。
- columnInformation
- ColumnInformation
資料集的資料行資訊。
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
AutoML 在實驗期間將套用至資料的預先特徵化程式。 (預先特徵化工具僅適用于定型資料分割，以產生定型轉換。然後，定型的轉換將會同時套用至定型資料分割和對應的驗證資料分割。)
- progressHandler
- IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>
實作 IProgress<T> 介面的使用者定義物件。 AutoML 會在實驗期間產生的每個模型之後叫用 方法 Report(T) 。
傳回
交叉驗證實驗結果。
備註
視您的資料大小而定，AutoML 實驗可能需要很長的時間才能執行。
適用於
Execute(IDataView, UInt32, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>)
執行 AutoML 實驗。
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)參數
- trainData
- IDataView
AutoML 實驗要使用的定型資料。
- numberOfCVFolds
- UInt32
在調整模型時，應該將定型資料分割成的交叉驗證折迭數目。
- labelColumnName
- String
標籤資料行的名稱。
- samplingKeyColumn
- String
取樣索引鍵資料行的名稱。
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
AutoML 在實驗期間將套用至資料的預先特徵化程式。 (預先特徵化工具僅適用于定型資料分割，以產生定型轉換。然後，定型的轉換將會同時套用至定型資料分割和對應的驗證資料分割。)
- progressHandler
- IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>
實作 IProgress<T> 介面的使用者定義物件。 AutoML 會在實驗期間產生的每個模型之後叫用 方法 Report(T) 。
傳回
交叉驗證實驗結果。
備註
視您的資料大小而定，AutoML 實驗可能需要很長的時間才能執行。