NaiveBayesMulticlassTrainer Classe
Definizione
Importante
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Oggetto IEstimator<TTransformer> per il training di un modello Naive Bayes multiclasse che supporta i valori di funzionalità binaria.
public sealed class NaiveBayesMulticlassTrainer : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<Microsoft.ML.Data.MulticlassPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.NaiveBayesMulticlassModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.NaiveBayesMulticlassModelParameters>type NaiveBayesMulticlassTrainer = class
inherit TrainerEstimatorBase<MulticlassPredictionTransformer<NaiveBayesMulticlassModelParameters>, NaiveBayesMulticlassModelParameters>Public NotInheritable Class NaiveBayesMulticlassTrainer
Inherits TrainerEstimatorBase(Of MulticlassPredictionTransformer(Of NaiveBayesMulticlassModelParameters), NaiveBayesMulticlassModelParameters)- Ereditarietà
-
TrainerEstimatorBase<MulticlassPredictionTransformer<NaiveBayesMulticlassModelParameters>,NaiveBayesMulticlassModelParameters>NaiveBayesMulticlassTrainer
Commenti
Per creare questo trainer, usa NaiveBayes.
Colonne di input e output
I dati della colonna dell'etichetta di input devono essere di tipo chiave e la colonna della funzionalità deve essere un vettore di dimensioni note di Single.
Questo formatore restituisce le colonne seguenti:
| Nome della colonna di output | Tipo di colonna | Descrizione |
|---|---|---|
Score |
Vettore di Single | Punteggi di tutte le classi. Un valore più alto indica una maggiore probabilità di rientrare nella classe associata. Se l'elemento i-th ha il valore più grande, l'indice delle etichette stimato sarà i. Si noti che i è un indice in base zero. |
PredictedLabel |
chiave tipo | Indice dell'etichetta stimata. Se il valore è i, l'etichetta effettiva sarà la categoria i-th nel tipo di etichetta di input con valori chiave. |
Caratteristiche del trainer
| Attività di Machine Learning | Classificazione multiclasse |
| La normalizzazione è necessaria? | Yes |
| La memorizzazione nella cache è necessaria? | No |
| NuGet necessario oltre a Microsoft.ML | Nessuno |
| Esportabile in ONNX | Yes |
Dettagli algoritmo di training
Naive Bayes è un classificatore probabilistico che può essere usato per problemi multiclasse.
Usando il teorema di Bayes, la probabilità condizionale per un campione appartenente a una classe può essere calcolata in base al conteggio dei campioni per ogni gruppo di combinazioni di caratteristiche.
Tuttavia, Il classificatore Naive Bayes è fattibile solo se il numero di funzionalità e i valori che ogni funzionalità può assumere è relativamente piccolo.
Presuppone l'indipendenza tra la presenza di caratteristiche in una classe anche se possono dipendere l'una dall'altra.
Questo formatore multiclasse accetta valori di funzionalità "binary" di tipo float: i valori delle caratteristiche maggiori di zero vengono considerati come true e i valori delle caratteristiche minori o uguali a 0 vengono considerati come false.
Vedere anche la sezione Vedere anche i collegamenti agli esempi di utilizzo.
Campi
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| FeatureColumn |
Colonna di funzionalità prevista dal formatore. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
Colonna etichetta prevista dal formatore. Può essere |
| WeightColumn |
Colonna di peso prevista dal formatore. Può essere |
Proprietà
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| Info |
Informazioni ausiliarie sul formatore in termini di capacità e requisiti. |
Metodi
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Esegue il training e restituisce un oggetto ITransformer. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Oggetto IEstimator<TTransformer> per il training di un modello Naive Bayes multiclasse che supporta i valori di funzionalità binaria. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Metodi di estensione
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. In questo modo si garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training su dati memorizzati nella cache. È utile disporre di un checkpoint di memorizzazione nella cache prima che i formatori eseseguono più passaggi di dati. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dato uno strumento di stima, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. È spesso importante che uno strumento di stima restituisca informazioni sulle dimensioni, motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> vengono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di estimatori tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo strumento di stima per il quale si vuole ottenere il trasformatore è sepolto in una posizione in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit. |