PriorTrainer 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>二項分類モデルを使用してターゲットを予測する場合。

public sealed class PriorTrainer : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>>, Microsoft.ML.Trainers.ITrainerEstimator<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>

type PriorTrainer = class
    interface ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>, PriorModelParameters>
    interface IEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>>

Public NotInheritable Class PriorTrainer
Implements IEstimator(Of BinaryPredictionTransformer(Of PriorModelParameters)), ITrainerEstimator(Of BinaryPredictionTransformer(Of PriorModelParameters), PriorModelParameters)

継承

Object

PriorTrainer

実装

IEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>> IEstimator<TTransformer> ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>,PriorModelParameters>

注釈

このトレーナーを作成するには、

入力列と出力列

入力ラベル列データは Boolean にする必要があります。 入力特徴列データは、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	モデルによって計算された無制限のスコア。
PredictedLabel	Boolean	スコアの符号に基づく予測ラベル。 負のスコアは false にマップされ、正のスコアは true にマップされます。
Probability	Single	ラベルとして true を持つスコアを調整することによって計算される確率。 確率値の範囲は [0, 1] です。

トレーナーの特性

機械学習タスク	二項分類
正規化は必要ですか?	いいえ
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

0/1 クラス のラベルと出力の以前の分布について説明します。

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。

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 BinaryPredictionTransformer<TModel>。
GetOutputSchema(SchemaShape)	SchemaShapeトランスフォーマーによって生成されるスキーマの値を返します。 パイプラインでのスキーマの伝達と検証に使用されます。

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

• Prior(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String)