NaiveBayesMulticlassTrainer 類別

定義

命名空間:

Microsoft.ML.Trainers

組件:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

套件:

Microsoft.ML v3.0.1

用於 IEstimator<TTransformer> 定型支援二元特徵值的多元貝氏機率分類模型。

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)

繼承

Object

TrainerEstimatorBase<MulticlassPredictionTransformer<NaiveBayesMulticlassModelParameters>,NaiveBayesMulticlassModelParameters>

NaiveBayesMulticlassTrainer

備註

若要建立此定型器，請使用 NaiveBayes。

輸入和輸出資料行

輸入標籤資料行資料必須是 索引鍵 類型，特徵資料行必須是 的已知大小向量 Single 。

此定型器會輸出下列資料行：

輸出資料行名稱	資料行類型	描述
Score	Single 的向量	所有類別的分數。 較高值表示落入相關聯類別的機率較高。 若第 i 個項目具有最大值，則預測標籤索引將會是 i。 請注意，i 是以零為基礎的索引。
PredictedLabel	索引鍵 類型	預測標籤的索引。 若其值是 i，則實際標籤可能會是索引鍵/值輸入標籤類型中的第 i 個類別。

定型器特性

機器學習工作	多元分類
是否需要正規化？	是
是否需要快取？	否
除了 Microsoft.ML 之外，還需要 NuGet	無
可匯出至 ONNX	是

定型演算法詳細資料

貝氏機 率分類器可用於多類別問題。 使用貝氏定理，可以根據每個特徵組合群組的樣本計數來計算屬於類別之樣本的條件機率。 不過，只有在特徵數目和每個特徵可接受的值相對小時，貝氏機率分類器才可行。 即使它們彼此相依，它仍假設類別中功能存在之間的獨立性。 這個多類別定型器接受 float 類型的「二進位」特徵值：大於零的功能值會被視為 true ，且小於或等於 0 的功能值會被視為 false 。

如需使用範例的連結，請參閱另請參閱一節。

欄位

FeatureColumn	定型器預期的功能資料行。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	定型器預期的標籤資料行。 可以是 null ，表示標籤不會用於定型。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	定型器預期的加權資料行。 可以是 null ，表示不會使用權數來定型。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

屬性

Info	根據定型器的功能和需求，輔助資訊。

方法

Fit(IDataView)	定型並傳 ITransformer 回 。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	用於 IEstimator<TTransformer> 定型支援二元特徵值的多元貝氏機率分類模型。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

擴充方法

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	將「快取檢查點」附加至估算器鏈結。 這可確保下游估算器會針對快取的資料定型。 在接受多個資料通過的定型器之前，擁有快取檢查點會很有説明。
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	假設有估算器，則會傳回包裝物件，一旦 Fit(IDataView) 呼叫委派即可。 估算器通常必須傳回符合專案的相關資訊，這就是方法 Fit(IDataView) 傳回特定型別物件的原因，而不是只傳回一般 ITransformer 。 不過，同時 IEstimator<TTransformer> ，通常會形成具有許多物件的管線，因此我們可能需要透過 EstimatorChain<TLastTransformer> 建置估算器的鏈結，而我們想要取得轉換器的估算器會在此鏈結的某處被隱藏。 在該案例中，我們可以透過此方法附加呼叫一次將會呼叫的委派。

另請參閱

• NaiveBayes(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String)