MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers Třída

Definice

Obor názvů:

Microsoft.ML

Sestavení:

Microsoft.ML.Data.dll

Balíček:

Microsoft.ML v2.0.0

Třída používaná uživatelem MLContext k vytváření instancí vícetřídních klasifikačních školitelů.

public sealed class MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers : Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

type MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers = class
    inherit TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

Public NotInheritable Class MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers
Inherits TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

Dědičnost

Object

TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Metody rozšíření

LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LightGbmMulticlassTrainer+Options)	Vytvořte LightGbmMulticlassTrainer s pokročilými možnostmi, které predikují cíl pomocí modelu vícetřídní klasifikace rozhodovacího stromu podporujícího přechod.
LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)	Vytvořit LightGbmMulticlassTrainer, který předpovídá cíl pomocí modelu vícetřídové klasifikace rozhodovacího stromu zvýšení gradientu.
LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)	Vytvořte LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer s pokročilými možnostmi, které predikují cíl pomocí modelu maximální klasifikace entropie vytrénovaného metodou L-BFGS.
LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)	Vytvořit LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer, který předpovídá cíl pomocí modelu maximální klasifikace entropie vytrénovaného metodou L-BFGS.
NaiveBayes(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String)	Vytvořte NaiveBayesMulticlassTrainerobjekt , který předpovídá cíl s více třídami pomocí modelu Naive Bayes, který podporuje binární hodnoty funkcí.
OneVersusAll<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel>, String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>, Int32, Boolean)	Vytvořte OneVersusAllTrainerobjekt , který předpovídá cíl s více třídami pomocí strategie 1 proti všem pomocí odhadu binární klasifikace určeného nástrojem binaryEstimator.
PairwiseCoupling<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ITrainerEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, TModel>, String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>, Int32)	Vytvořte PairwiseCouplingTrainerobjekt , který predikuje cíl s více třídami pomocí strategie párového spojení s odhadem binární klasifikace určeným nástrojem binaryEstimator.
SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)	Vytvořte SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer s pokročilými možnostmi, které predikují cíl pomocí modelu maximální klasifikace entropie natrénovaného metodou sestupu souřadnic.
SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)	Vytvořit SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer, který předpovídá cíl pomocí modelu maximální klasifikace entropie vytrénovaného metodou souřadnicového sestupu.
SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer+Options)	Vytvořte SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer s pokročilými možnostmi, které predikují cíl pomocí modelu lineární klasifikace s více třídami natrénovaným metodou souřadnicového sestupu.
SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, ISupportSdcaClassificationLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)	Vytvořit SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer, který předpovídá cíl pomocí lineárního klasifikačního modelu s více třídami vytrénovaným metodou souřadnicového sestupu.
ImageClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ImageClassificationTrainer+Options)	Vytvořte ImageClassificationTrainer pomocí pokročilých možností, které trénují hloubkovou neurální síť (DNN) ke klasifikaci obrázků.
ImageClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, IDataView)	Vytvořte , ImageClassificationTrainerkterý vytrénuje hloubkovou neurální síť (DNN) ke klasifikaci obrázků.