ExperimentBase<TMetrics,TExperimentSettings>.Execute Metodo
Definizione
Importante
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Overload
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| Execute(IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>) |
Esegue un esperimento AutoML. |
| Execute(IDataView, IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>) |
Esegue un esperimento AutoML. |
| Execute(IDataView, IDataView, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>) |
Esegue un esperimento AutoML. |
| Execute(IDataView, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>) |
Esegue un esperimento AutoML. |
| Execute(IDataView, UInt32, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>) |
Esegue un esperimento AutoML. |
| Execute(IDataView, UInt32, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>) |
Esegue un esperimento AutoML. |
Execute(IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
- Origine:
- ExperimentBase.cs
- Origine:
- ExperimentBase.cs
- Origine:
- ExperimentBase.cs
Esegue un esperimento AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute(Microsoft.ML.IDataView trainData, Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation columnInformation, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, columnInformation As ColumnInformation, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)Parametri
- trainData
- IDataView
Dati di training da usare dall'esperimento AutoML.
- columnInformation
- ColumnInformation
Informazioni sulla colonna per il set di dati.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Pre-funzionalità che AutoML applicherà ai dati durante un esperimento. Il pre-featurizer sarà adatto solo alla divisione dei dati di training per produrre una trasformazione sottoposta a training. La trasformazione sottoposta a training verrà quindi applicata sia alla divisione dei dati di training che alla suddivisione dei dati di convalida corrispondente.
Oggetto definito dall'utente che implementa l'interfaccia IProgress<T> . AutoML richiamerà il metodo Report(T) dopo ogni modello prodotto durante il corso dell'esperimento.
Valori restituiti
Risultato dell'esperimento.
Commenti
A seconda delle dimensioni dei dati, l'esperimento AutoML potrebbe richiedere molto tempo per l'esecuzione.
Si applica a
Execute(IDataView, IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
- Origine:
- ExperimentBase.cs
- Origine:
- ExperimentBase.cs
- Origine:
- ExperimentBase.cs
Esegue un esperimento AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute(Microsoft.ML.IDataView trainData, Microsoft.ML.IDataView validationData, Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation columnInformation, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, validationData As IDataView, columnInformation As ColumnInformation, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)Parametri
- trainData
- IDataView
Dati di training da usare dall'esperimento AutoML.
- validationData
- IDataView
Dati di convalida da usare dall'esperimento AutoML.
- columnInformation
- ColumnInformation
Informazioni sulla colonna per il set di dati.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Pre-funzionalità che AutoML applicherà ai dati durante un esperimento. Il pre-featurizer sarà adatto solo alla divisione dei dati di training per produrre una trasformazione sottoposta a training. La trasformazione sottoposta a training verrà quindi applicata sia alla divisione dei dati di training che alla suddivisione dei dati di convalida corrispondente.
Oggetto definito dall'utente che implementa l'interfaccia IProgress<T> . AutoML richiamerà il metodo Report(T) dopo ogni modello prodotto durante il corso dell'esperimento.
Valori restituiti
Risultato dell'esperimento.
Commenti
A seconda delle dimensioni dei dati, l'esperimento AutoML potrebbe richiedere molto tempo per l'esecuzione.
Si applica a
Execute(IDataView, IDataView, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
- Origine:
- ExperimentBase.cs
- Origine:
- ExperimentBase.cs
- Origine:
- ExperimentBase.cs
Esegue un esperimento AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute(Microsoft.ML.IDataView trainData, Microsoft.ML.IDataView validationData, string labelColumnName = "Label", Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, validationData As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)Parametri
- trainData
- IDataView
Dati di training da usare dall'esperimento AutoML.
- validationData
- IDataView
Dati di convalida da usare dall'esperimento AutoML.
- labelColumnName
- String
Nome della colonna dell'etichetta.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Pre-funzionalità che AutoML applicherà ai dati durante un esperimento. Il pre-featurizer sarà adatto solo alla divisione dei dati di training per produrre una trasformazione sottoposta a training. La trasformazione sottoposta a training verrà quindi applicata sia alla divisione dei dati di training che alla suddivisione dei dati di convalida corrispondente.
Oggetto definito dall'utente che implementa l'interfaccia IProgress<T> . AutoML richiamerà il metodo Report(T) dopo ogni modello prodotto durante il corso dell'esperimento.
Valori restituiti
Risultato dell'esperimento.
Commenti
A seconda delle dimensioni dei dati, l'esperimento AutoML potrebbe richiedere molto tempo per l'esecuzione.
Si applica a
Execute(IDataView, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
- Origine:
- ExperimentBase.cs
- Origine:
- ExperimentBase.cs
- Origine:
- ExperimentBase.cs
Esegue un esperimento AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute(Microsoft.ML.IDataView trainData, string labelColumnName = "Label", string samplingKeyColumn = default, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional samplingKeyColumn As String = Nothing, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)Parametri
- trainData
- IDataView
Dati di training usati dall'esperimento AutoML.
- labelColumnName
- String
Colonna del set di dati utilizzata come etichetta.
- samplingKeyColumn
- String
Colonna del set di dati utilizzata come colonna chiave di campionamento. Per altre informazioni, vedere SamplingKeyColumnName.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Pre-funzionalità che AutoML applicherà ai dati durante un esperimento. Il pre-featurizer sarà adatto solo alla divisione dei dati di training per produrre una trasformazione sottoposta a training. La trasformazione sottoposta a training verrà quindi applicata sia alla divisione dei dati di training che alla suddivisione dei dati di convalida corrispondente.
Oggetto definito dall'utente che implementa l'interfaccia IProgress<T> . AutoML richiamerà il metodo Report(T) dopo ogni modello prodotto durante il corso dell'esperimento.
Valori restituiti
Risultato dell'esperimento.
Commenti
A seconda delle dimensioni dei dati, l'esperimento AutoML potrebbe richiedere molto tempo per l'esecuzione.
Si applica a
Execute(IDataView, UInt32, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>)
- Origine:
- ExperimentBase.cs
- Origine:
- ExperimentBase.cs
- Origine:
- ExperimentBase.cs
Esegue un esperimento AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<TMetrics> Execute(Microsoft.ML.IDataView trainData, uint numberOfCVFolds, Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation columnInformation = default, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, numberOfCVFolds As UInteger, Optional columnInformation As ColumnInformation = Nothing, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of CrossValidationRunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As CrossValidationExperimentResult(Of TMetrics)Parametri
- trainData
- IDataView
Dati di training da usare dall'esperimento AutoML.
- numberOfCVFolds
- UInt32
Numero di riduzioni di convalida incrociata in cui i dati di training devono essere divisi durante l'adattamento di un modello.
- columnInformation
- ColumnInformation
Informazioni sulla colonna per il set di dati.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Pre-funzionalità che AutoML applicherà ai dati durante un esperimento. Il pre-featurizer sarà adatto solo alla divisione dei dati di training per produrre una trasformazione sottoposta a training. La trasformazione sottoposta a training verrà quindi applicata sia alla divisione dei dati di training che alla suddivisione dei dati di convalida corrispondente.
- progressHandler
- IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>
Oggetto definito dall'utente che implementa l'interfaccia IProgress<T> . AutoML richiamerà il metodo Report(T) dopo ogni modello prodotto durante il corso dell'esperimento.
Valori restituiti
Risultato dell'esperimento di convalida incrociata.
Commenti
A seconda delle dimensioni dei dati, l'esperimento AutoML potrebbe richiedere molto tempo per l'esecuzione.
Si applica a
Execute(IDataView, UInt32, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>)
- Origine:
- ExperimentBase.cs
- Origine:
- ExperimentBase.cs
- Origine:
- ExperimentBase.cs
Esegue un esperimento AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<TMetrics> Execute(Microsoft.ML.IDataView trainData, uint numberOfCVFolds, string labelColumnName = "Label", string samplingKeyColumn = default, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, numberOfCVFolds As UInteger, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional samplingKeyColumn As String = Nothing, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of CrossValidationRunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As CrossValidationExperimentResult(Of TMetrics)Parametri
- trainData
- IDataView
Dati di training da usare dall'esperimento AutoML.
- numberOfCVFolds
- UInt32
Numero di riduzioni di convalida incrociata in cui i dati di training devono essere divisi durante l'adattamento di un modello.
- labelColumnName
- String
Nome della colonna dell'etichetta.
- samplingKeyColumn
- String
Nome della colonna chiave di campionamento.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Pre-funzionalità che AutoML applicherà ai dati durante un esperimento. Il pre-featurizer sarà adatto solo alla divisione dei dati di training per produrre una trasformazione sottoposta a training. La trasformazione sottoposta a training verrà quindi applicata sia alla divisione dei dati di training che alla suddivisione dei dati di convalida corrispondente.
- progressHandler
- IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>
Oggetto definito dall'utente che implementa l'interfaccia IProgress<T> . AutoML richiamerà il metodo Report(T) dopo ogni modello prodotto durante il corso dell'esperimento.
Valori restituiti
Risultato dell'esperimento di convalida incrociata.
Commenti
A seconda delle dimensioni dei dati, l'esperimento AutoML potrebbe richiedere molto tempo per l'esecuzione.