RandomForestTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> クラス
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)型パラメーター
- TOptions
- TTransformer
- TModel
- 継承
-
RandomForestTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>
- 派生
フィールド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| FeatureColumn |
トレーナーが期待する特徴列。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GroupIdColumn |
ランク付けトレーナーが期待する省略可能な groupID 列。 (継承元 TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
トレーナーが期待するラベル列。
|
| WeightColumn |
トレーナーが期待する重み列。
|
プロパティ
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| Info | (継承元 FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>) |
メソッド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
ITransformerをトレーニングして返します。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) | (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
拡張メソッド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
推定チェーンに "キャッシュ チェックポイント" を追加します。 これにより、ダウンストリーム推定器がキャッシュされたデータに対してトレーニングされるようになります。 複数のデータを受け取るトレーナーの前にキャッシュ チェックポイントを設定すると便利です。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
推定器が指定された場合は、 Fit(IDataView) が呼び出されるとデリゲートを呼び出すラップ オブジェクトを返します。 多くの場合、推定器が適合した内容に関する情報を返すことが重要です。そのため、 Fit(IDataView) メソッドは一般的な ITransformerではなく、明示的に型指定されたオブジェクトを返します。 ただし、同時に、 IEstimator<TTransformer> は多くのオブジェクトを含むパイプラインに形成されることが多いため、トランスフォーマーを取得する推定器がこのチェーンのどこかに埋もれている EstimatorChain<TLastTransformer> を使用して、推定器のチェーンを構築する必要がある場合があります。 このシナリオでは、このメソッドを使用して、fit が呼び出されると呼び出されるデリゲートをアタッチできます。 |