Share via


RegressionCatalog.CrossValidate Yöntem

Tanım

, katları estimatordataüzerinde numberOfFolds çapraz doğrulamayı, uygun şekilde ve sağlandığı takdirde saygı göstererek samplingKeyColumnName çalıştırın. Ardından her alt modeli labelColumnName karşı değerlendirin ve ölçümleri döndürin.

public System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.RegressionMetrics>> CrossValidate (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.CrossValidate : 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.RegressionMetrics>>
Public Function CrossValidate (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 RegressionMetrics))

Parametreler

data
IDataView

Çapraz doğrulamanın çalıştırılacak veriler.

estimator
IEstimator<ITransformer>

Uygun tahmin aracı.

numberOfFolds
Int32

Çapraz doğrulama katlama sayısı.

labelColumnName
String

Etiket sütunu (değerlendirme için).

samplingKeyColumnName
String

Satırları gruplandırmak için kullanılacak sütunun adı. İki örnek aynı değerini samplingKeyColumnNamepaylaşıyorsa, bunların aynı alt kümede (eğitim veya test) görüneceği garanti edilir. Bu, trenden test kümesine etiket sızıntısı olmamasını sağlamak için kullanılabilir. Satır gruplandırma gerçekleştirilmeyecekse null .

seed
Nullable<Int32>

Çapraz doğrulama katlamaları için satırları seçmek için kullanılan rastgele sayı oluşturucunun tohumu.

Döndürülenler

Katlama başına sonuçlar: ölçümler, modeller, puanlanmış veri kümeleri.

Şunlara uygulanır