GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor> Classe
Définition
Important
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Classe de base pour les formateurs GAM.
public abstract class GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor> : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<TTransformer,TPredictor> where TOptions : GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TPredictor> where TPredictor : classtype GamTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Predictor (requires 'Options :> GamTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Predictor>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Predictor> and 'Predictor : null)> = class
inherit TrainerEstimatorBase<'ransformer, 'Predictor (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Predictor> and 'Predictor : null)>Public MustInherit Class GamTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TPredictor)
Inherits TrainerEstimatorBase(Of TTransformer, TPredictor)Paramètres de type
- TOptions
- TTransformer
- TPredictor
- Héritage
-
TrainerEstimatorBase<TTransformer,TPredictor>GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>
- Dérivé
Champs
| Nom | Description |
|---|---|
| FeatureColumn |
Colonne de fonctionnalités attendue par l’entraîneur. (Hérité de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
Colonne d’étiquette attendue par l’entraîneur. Peut être |
| WeightColumn |
Colonne de poids attendue par l’entraîneur. Peut être |
Propriétés
| Nom | Description |
|---|---|
| Info |
Classe de base pour les formateurs GAM. |
Méthodes
| Nom | Description |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Effectue l’apprentissage et retourne un ITransformer. (Hérité de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Classe de base pour les formateurs GAM. (Hérité de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Méthodes d’extension
| Nom | Description |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Ajoutez un « point de contrôle de mise en cache » à la chaîne d’estimateur. Cela garantit que les estimateurs en aval seront entraînés par rapport aux données mises en cache. Il est utile d’avoir un point de contrôle de mise en cache avant les formateurs qui prennent plusieurs passes de données. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
En fonction d’un estimateur, retournez un objet de création de package de restrictions qui appellera un délégué une fois Fit(IDataView) appelé. Il est souvent important pour un estimateur de retourner des informations sur ce qui était adapté, c’est pourquoi la Fit(IDataView) méthode retourne un objet spécifiquement typé, plutôt que simplement un général ITransformer. Toutefois, en même temps, IEstimator<TTransformer> sont souvent formés en pipelines avec de nombreux objets, nous devrons peut-être construire une chaîne d’estimateurs via EstimatorChain<TLastTransformer> laquelle l’estimateur pour lequel nous voulons obtenir le transformateur est enterré quelque part dans cette chaîne. Pour ce scénario, nous pouvons par le biais de cette méthode attacher un délégué qui sera appelé une fois l’ajustement appelé. |