RecommendationCatalog.CrossValidate Methode
Definition
Wichtig
Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.
Führen Sie die Kreuzüberprüfung über numberOfFolds Faltungen von data, durch Anpassen estimatorund Respektieren samplingKeyColumnName aus, falls angegeben.
Bewerten Sie dann jedes Untermodell anhand labelColumnName und gibt Metriken zurück.
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))Parameter
- data
- IDataView
Die Daten, für die eine überprüfungsübergreifende Überprüfung ausgeführt werden soll.
- estimator
- IEstimator<ITransformer>
Der Schätzer, der passt.
- numberOfFolds
- Int32
Anzahl der Kreuzüberprüfungsfalten.
- labelColumnName
- String
Die Bezeichnungsspalte (zur Auswertung).
- samplingKeyColumnName
- String
Optionaler Name der Spalte, die als Schichtspalte verwendet werden soll. Wenn zwei Beispiele den gleichen Wert des samplingKeyColumnName (sofern angegeben) aufweisen, werden sie garantiert in derselben Teilmenge (Zug oder Test) angezeigt. Verwenden Sie diese Option, um sicherzustellen, dass keine Kennzeichnungslecks vom Zug in den Testsatz vorhanden sind.
Wenn dieser optionale Parameter nicht angegeben wird, werden eine Stratificationspalte generiert, und ihre Werte sind Zufallszahlen.
Optionaler Parameter, der in Kombination mit dem samplingKeyColumnName.
Wenn dies samplingKeyColumnName nicht angegeben ist, verwenden die Zufallszahlen, die generiert werden, um sie zu erstellen, diesen Seed als Wert.
Und wenn er nicht angegeben wird, wird der Standardwert verwendet.
Gibt zurück
Ergebnisse pro Faltung: Metriken, Modelle, bewertete Datasets.