RandomForestTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> 類別
定義
重要
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public abstract class RandomForestTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> where TOptions : FastForestOptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : classtype RandomForestTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> FastForestOptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
inherit FastTreeTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> FastForestOptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>Public MustInherit Class RandomForestTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TModel)
Inherits FastTreeTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TModel)類型參數
- TOptions
- TTransformer
- TModel
- 繼承
-
RandomForestTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>
- 衍生
欄位
| 名稱 | Description |
|---|---|
| FeatureColumn |
訓練師期待的特色欄。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GroupIdColumn |
排名訓練師期望的可選群組ID欄位。 (繼承來源 TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
訓練師期望的標籤欄。 可以是 |
| WeightColumn |
訓練師預期的體重欄。 可以是 |
屬性
| 名稱 | Description |
|---|---|
| Info | (繼承來源 FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>) |
方法
| 名稱 | Description |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
訓練並返回 ITransformer。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) | (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
擴充方法
| 名稱 | Description |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
在估計鏈中附加一個「快取檢查點」。 這將確保下游估計器能針對快取資料進行訓練。 在訓練師接受多次資料通行前設置快取檢查點會很有幫助。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
給定一個估計器，回傳一個包裹物件，該物件會呼叫一次 Fit(IDataView) 代理。 估計器通常回傳擬合的資訊很重要，因此該 Fit(IDataView) 方法回傳一個特定型別的物件，而非一般 ITransformer的 。 然而，同時， IEstimator<TTransformer> 通常會被組成包含許多物件的管線，因此我們可能需要建立一條估計鏈，將 EstimatorChain<TLastTransformer> 我們想要取得變壓器的估計器埋藏在這條鏈的某處。 在這種情況下，我們可以透過此方法附加一個代理，當 fit 被呼叫時會被呼叫。 |