BinaryClassificationCatalog 类

定义

命名空间:

Microsoft.ML

程序集:

Microsoft.ML.Data.dll

包:

Microsoft.ML v2.0.0

用于 MLContext 创建二元分类组件（如训练器和校准器）实例的类。

public sealed class BinaryClassificationCatalog : Microsoft.ML.TrainCatalogBase

type BinaryClassificationCatalog = class
    inherit TrainCatalogBase

Public NotInheritable Class BinaryClassificationCatalog
Inherits TrainCatalogBase

继承

Object

TrainCatalogBase

BinaryClassificationCatalog

属性

Calibrators	用于执行二元分类的校准器列表。
Trainers	用于执行二元分类的训练程序列表。

方法

ChangeModelThreshold<TModel>(BinaryPredictionTransformer<TModel>, Single)	修改现有模型的阈值并返回修改后的模型的方法。
CrossValidate(IDataView, IEstimator<ITransformer>, Int32, String, String, Nullable<Int32>)	通过拟合 estimator对 的data折叠运行交叉验证numberOfFolds，并遵循 samplingKeyColumnName （如果提供）。 然后，针对 labelColumnName 每个子模型评估每个子模型，并为每个子模型返回一个 CalibratedBinaryClassificationMetrics 对象，其中包括基于概率的指标。 每个子模型在训练期间未看到的交叉验证折叠上进行评估。
CrossValidateNonCalibrated(IDataView, IEstimator<ITransformer>, Int32, String, String, Nullable<Int32>)	通过拟合 estimator对 的data折叠运行交叉验证numberOfFolds，并遵循 samplingKeyColumnName （如果提供）。 然后，针对 labelColumnName 每个子模型评估每个子模型，并为每个子模型返回一个 BinaryClassificationMetrics 对象，该对象不包括基于概率的指标。 每个子模型在训练期间未看到的交叉验证折叠上进行评估。
Evaluate(IDataView, String, String, String, String)	评估评分的二元分类数据。
EvaluateNonCalibrated(IDataView, String, String, String)	评估评分的二元分类数据，而无需基于概率的指标。

扩展方法

PermutationFeatureImportance<TModel>(BinaryClassificationCatalog, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)	二元分类的排列特征重要性 (PFI) 。
PermutationFeatureImportanceNonCalibrated(BinaryClassificationCatalog, ITransformer, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)	二元分类的排列特征重要性 (PFI) 。