BinaryClassificationCatalog.CrossValidateNonCalibrated Metoda

Definice

Obor názvů:

Microsoft.ML

Sestavení:

Microsoft.ML.Data.dll

Balíček:

Microsoft.ML v2.0.0

Spusťte křížové ověření překládáním numberOfFoldsdata, montáží estimatora dodržováním samplingKeyColumnName , pokud je k dispozici. Pak vyhodnoťte jednotlivé dílčí modely a labelColumnName vrátí BinaryClassificationMetrics objekt, který nezahrnuje metriky založené na pravděpodobnosti pro každý dílčí model. Každý dílčí model se vyhodnocuje na křížovém ověření, které se během trénování nevidělo.

public System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.BinaryClassificationMetrics>> CrossValidateNonCalibrated (Microsoft.ML.IDataView data, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> estimator, int numberOfFolds = 5, string labelColumnName = "Label", string samplingKeyColumnName = default, int? seed = default);

member this.CrossValidateNonCalibrated : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * int * string * string * Nullable<int> -> System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.BinaryClassificationMetrics>>

Public Function CrossValidateNonCalibrated (data As IDataView, estimator As IEstimator(Of ITransformer), Optional numberOfFolds As Integer = 5, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional samplingKeyColumnName As String = Nothing, Optional seed As Nullable(Of Integer) = Nothing) As IReadOnlyList(Of TrainCatalogBase.CrossValidationResult(Of BinaryClassificationMetrics))

Parametry

data

IDataView

Data ke spuštění křížového ověřování.

estimator

IEstimator<ITransformer>

Odhadce, který se hodí.

numberOfFolds

Int32

Počet záhybů křížového ověření

labelColumnName

String

Sloupec popisku (pro vyhodnocení).

samplingKeyColumnName

String

Název sloupce, který se má použít pro seskupení řádků. Pokud dva příklady sdílejí stejnou hodnotu samplingKeyColumnName, jsou zaručené, že se zobrazí ve stejné podmnožině (trénování nebo testování). Dá se použít k zajištění úniku štítků z trénovací sady do testovací sady. Pokud null se neprovedou žádné seskupení řádků.

seed

Nullable<Int32>

Seed pro generátor náhodných čísel použitý k výběru řádků pro křížové ověření přeložení.

Návraty

IReadOnlyList<CrossValidationResult<BinaryClassificationMetrics>>

Výsledky pro překládání: metriky, modely, datové sady s skóre