NaiveBayesMulticlassTrainer クラス

定義

名前空間:

Microsoft.ML.Trainers

アセンブリ:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

パッケージ:

Microsoft.ML v3.0.1

IEstimator<TTransformer>バイナリ特徴値をサポートする多クラスの Naive Bayes モデルをトレーニングするためのモデルです。

public sealed class NaiveBayesMulticlassTrainer : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<Microsoft.ML.Data.MulticlassPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.NaiveBayesMulticlassModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.NaiveBayesMulticlassModelParameters>

type NaiveBayesMulticlassTrainer = class
    inherit TrainerEstimatorBase<MulticlassPredictionTransformer<NaiveBayesMulticlassModelParameters>, NaiveBayesMulticlassModelParameters>

Public NotInheritable Class NaiveBayesMulticlassTrainer
Inherits TrainerEstimatorBase(Of MulticlassPredictionTransformer(Of NaiveBayesMulticlassModelParameters), NaiveBayesMulticlassModelParameters)

継承

Object

TrainerEstimatorBase<MulticlassPredictionTransformer<NaiveBayesMulticlassModelParameters>,NaiveBayesMulticlassModelParameters>

NaiveBayesMulticlassTrainer

注釈

このトレーナーを作成するには、 NaiveBayes を使用します。

入力列と出力列

入力ラベル列のデータは キー 型である必要があり、特徴列は既知のサイズの Singleベクターである必要があります。

このトレーナーからは、以下の列が出力されます。

出力列の名前	列の型	説明
Score	Single のベクター	すべてのクラスのスコア。 値が大きいほど、関連するクラスに分類される可能性が高くなります。 i 番目の要素が最大値の場合、予測ラベル インデックスは i になります。 i はゼロベースのインデックスです。
PredictedLabel	キー型	予測ラベルのインデックス。 その値が i の場合、実際のラベルはキーと値の入力ラベルの型の i 番目のカテゴリになります。

トレーナーの特性

機械学習タスク	多クラス分類
正規化は必要ですか?	はい
キャッシュは必要ですか?	いいえ
Microsoft.ML に加えて必要な NuGet	なし
ONNX にエクスポート可能	はい

トレーニング アルゴリズムの詳細

Naive Bayes は、多クラスの問題に使用できる確率論的分類子です。 ベイズの定理を使用して、クラスに属するサンプルの条件付き確率は、各特徴組み合わせグループのサンプル数に基づいて計算できます。 ただし、Naive Bayes 分類子は、特徴の数と各特徴が取ることができる値が比較的小さい場合にのみ実現できます。 相互に依存している可能性がある場合でも、クラス内に特徴が存在することの間で独立していることを前提としています。 このマルチクラス トレーナーは、float 型の "バイナリ" 特徴値を受け入れます。0 より大きい特徴値は扱 true われ、0 以下の特徴値はとして false扱われます。

使用例へのリンクについては、「参照」セクションを参照してください。

フィールド

FeatureColumn	トレーナーが期待する特徴列。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	トレーナーが期待するラベル列。 できます null。これは、ラベルがトレーニングに使用されていないことを示します。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	トレーナーが期待する重み列。 できます。 nullこれは、トレーニングに重量が使用されていないことを示します。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

プロパティ

Info	トレーナーの機能と要件に関する補助情報。

メソッド

Fit(IDataView)	をトレーニングして返します ITransformer。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	IEstimator<TTransformer>バイナリ特徴値をサポートする多クラスの Naive Bayes モデルをトレーニングするためのモデルです。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

拡張メソッド

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

エスティメーター チェーンに 'キャッシュ チェックポイント' を追加します。 これにより、ダウンストリームエスティメーターがキャッシュされたデータに対してトレーニングされます。 複数のデータを受け取るトレーナーが渡す前にキャッシュ チェックポイントを設定すると便利です。

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

エスティメーターを指定すると、デリゲートを 1 回 Fit(IDataView) 呼び出すラップ オブジェクトが呼び出されます。 多くの場合、エスティメーターが適合した内容に関する情報を返すことが重要です。そのため Fit(IDataView) 、メソッドは一般的 ITransformerなオブジェクトではなく、具体的に型指定されたオブジェクトを返します。 ただし、同時に、 IEstimator<TTransformer> 多くのオブジェクトを含むパイプラインに形成されることが多いため、トランスフォーマーを取得するエスティメーターがこのチェーンのどこかに埋もれる場所を介して EstimatorChain<TLastTransformer> 、推定器のチェーンを構築する必要がある場合があります。 このシナリオでは、このメソッドを使用して、fit が呼び出されると呼び出されるデリゲートをアタッチできます。

こちらもご覧ください

• NaiveBayes(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String)