ClusteringCatalog.CrossValidate 方法
定義
重要
部分資訊涉及發行前產品,在發行之前可能會有大幅修改。 Microsoft 對此處提供的資訊,不做任何明確或隱含的瑕疵擔保。
在 的折迭上 numberOfFolds
執行交叉驗證,方法是調整 estimator
,並在提供時遵守 samplingKeyColumnName
。 data
然後根據 labelColumnName
評估每個子模型,並傳回計量。
public System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.ClusteringMetrics>> CrossValidate (Microsoft.ML.IDataView data, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> estimator, int numberOfFolds = 5, string labelColumnName = default, string featuresColumnName = default, string samplingKeyColumnName = default, int? seed = default);
member this.CrossValidate : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * int * string * string * string * Nullable<int> -> System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.ClusteringMetrics>>
Public Function CrossValidate (data As IDataView, estimator As IEstimator(Of ITransformer), Optional numberOfFolds As Integer = 5, Optional labelColumnName As String = Nothing, Optional featuresColumnName As String = Nothing, Optional samplingKeyColumnName As String = Nothing, Optional seed As Nullable(Of Integer) = Nothing) As IReadOnlyList(Of TrainCatalogBase.CrossValidationResult(Of ClusteringMetrics))
參數
- data
- IDataView
要執行交叉驗證的資料。
- estimator
- IEstimator<ITransformer>
要符合的估算器。
- numberOfFolds
- Int32
交叉驗證折迭的數目。
- labelColumnName
- String
用於評估 (叢集工作的選擇性標籤資料行不一定會有標籤) 。
- featuresColumnName
- String
計算 Dbi 計量) 所需的評估功能資料行 (
- samplingKeyColumnName
- String
要用於分組資料列的資料行名稱。 如果兩個範例共用 相同的值 samplingKeyColumnName
,則保證它們會出現在相同的子集中, (定型或測試) 。 這可用來確保不會將標籤從定型外泄至測試集。
如果未 null
執行任何資料列群組。