MulticlassClassificationCatalog.CrossValidate メソッド
定義
重要
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numberOfFoldsを取り付け、指定data場合はestimatorを考慮して、samplingKeyColumnNameのフォールドに対してクロス検証を実行します。
次に、各サブモデルを labelColumnName に対して評価し、メトリックを返します。
public System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.MulticlassClassificationMetrics>> CrossValidate(Microsoft.ML.IDataView data, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> estimator, int numberOfFolds = 5, string labelColumnName = "Label", string samplingKeyColumnName = default, int? seed = default);member this.CrossValidate : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * int * string * string * Nullable<int> -> System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.MulticlassClassificationMetrics>>Public Function CrossValidate (data As IDataView, estimator As IEstimator(Of ITransformer), Optional numberOfFolds As Integer = 5, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional samplingKeyColumnName As String = Nothing, Optional seed As Nullable(Of Integer) = Nothing) As IReadOnlyList(Of TrainCatalogBase.CrossValidationResult(Of MulticlassClassificationMetrics))パラメーター
- data
- IDataView
クロス検証を実行するデータ。
- estimator
- IEstimator<ITransformer>
適合する推定器。
- numberOfFolds
- Int32
クロス検証フォールドの数。
- labelColumnName
- String
ラベル列 (評価用)。
- samplingKeyColumnName
- String
行のグループ化に使用する列の名前。 2 つの例が samplingKeyColumnNameの同じ値を共有する場合、それらは同じサブセット (トレーニングまたはテスト) に表示されます。 これを使用して、列車からテスト セットへのラベル漏れを防ぐことができます。
null行グループ化は実行されません。
返品
フォールドごとの結果: メトリック、モデル、スコア付けされたデータセット。