TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase Klasa
Definicja
Ważne
Niektóre informacje odnoszą się do produktu w wersji wstępnej, który może zostać znacząco zmodyfikowany przed wydaniem. Firma Microsoft nie udziela żadnych gwarancji, jawnych lub domniemanych, w odniesieniu do informacji podanych w tym miejscu.
Ta klasa hermetyzuje typowe zachowanie wszystkich cech opartych na drzewach, takich jak FastTreeBinaryFeaturizationEstimator, , FastForestBinaryFeaturizationEstimatorFastTreeRegressionFeaturizationEstimator, FastForestRegressionFeaturizationEstimator, i PretrainedTreeFeaturizationEstimator. Wszystkie jednostki cechowe oparte na drzewach współdzielą ten sam schemat wyjściowy obliczony przez GetOutputSchema(SchemaShape)program . Wszystkie cechy oparte na drzewach wymagają nazwy kolumny funkcji wejściowej i sufiksu dla wszystkich kolumn wyjściowych. Zwrócony ITransformer przez Fit(IDataView) program tworzy trzy kolumny: (1) wartości przewidywania wszystkich drzew, (2) identyfikatory opuszczają wektor funkcji wejściowej wchodzący do i (3) wektor binarny, który koduje ścieżki do tych liści docelowych.
public abstract class TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleFeaturizationTransformer>type TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase = class
interface IEstimator<TreeEnsembleFeaturizationTransformer>Public MustInherit Class TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase
Implements IEstimator(Of TreeEnsembleFeaturizationTransformer)- Dziedziczenie
-
TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase
- Pochodne
- Implementuje
Metody
| Nazwa | Opis |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Utwórz obiekt, który mapuje kolumnę TreeEnsembleModelParameters o nazwie InputColumnName w |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
PretrainedTreeFeaturizationEstimator Dodaje trzy kolumny wektorów zmiennoprzecinkowych do |
Metody rozszerzania
| Nazwa | Opis |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Dołącz punkt kontrolny buforowania do łańcucha narzędzia do szacowania. Zapewni to, że narzędzia do szacowania podrzędnego zostaną wytrenowane z buforowanych danych. Warto mieć punkt kontrolny buforowania, zanim trenerzy przejdą wiele danych. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Biorąc pod uwagę narzędzie do szacowania, zwróć obiekt opakowujący, który wywoła delegata po Fit(IDataView) wywołaniu. Często ważne jest, aby narzędzie do szacowania zwracało informacje o tym, co było odpowiednie, dlatego Fit(IDataView) metoda zwraca specjalnie wpisany obiekt, a nie tylko ogólne ITransformer. Jednak w tym samym czasie IEstimator<TTransformer> są często tworzone w potoki z wieloma obiektami, więc może być konieczne utworzenie łańcucha narzędzi do szacowania za pośrednictwem EstimatorChain<TLastTransformer> miejsca, w którym narzędzie do szacowania, dla którego chcemy uzyskać transformator jest pochowany gdzieś w tym łańcuchu. W tym scenariuszu możemy za pomocą tej metody dołączyć delegata, który będzie wywoływany po wywołaniu dopasowania. |