FixedPlattCalibratorEstimator Classe
Definição
Importante
Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.
Obtém os valores de probabilidade aplicando o sigmóide: f(x) = 1 / (1 + exp(-slope * x + deslocamento). Observe que, ao contrário, digamos, PlattCalibratorEstimatora função fit aqui é trivial e apenas "ajusta" um calibrador com os parâmetros fornecidos.
public sealed class FixedPlattCalibratorEstimator : Microsoft.ML.Calibrators.CalibratorEstimatorBase<Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>type FixedPlattCalibratorEstimator = class
inherit CalibratorEstimatorBase<PlattCalibrator>Public NotInheritable Class FixedPlattCalibratorEstimator
Inherits CalibratorEstimatorBase(Of PlattCalibrator)- Herança
Métodos
| Nome | Description |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Ajusta a pontuação IDataView criando um CalibratorTransformer<TICalibrator> que pode transformar os dados adicionando uma Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.Probability coluna que contém a calibrada Microsoft.ML.Data.DefaultColumnNames.Score. (Herdado de CalibratorEstimatorBase<TICalibrator>) |
Implantações explícitas de interface
| Nome | Description |
|---|---|
| IEstimator<CalibratorTransformer<TICalibrator>>.GetOutputSchema(SchemaShape) |
Obtém a saída SchemaShape do após a IDataView montagem do calibrador. Ajustar o calibrador adicionará uma coluna chamada "Probabilidade" ao esquema. Se você já tiver essa coluna, uma nova será adicionada. Os mesmos dados de anotação que seriam produzidos por Microsoft.ML.Data.AnnotationUtils.GetTrainerOutputAnnotation(System.Boolean) são marcados como presentes na saída, se estiverem presentes na coluna de pontuação de entrada. (Herdado de CalibratorEstimatorBase<TICalibrator>) |
Métodos de Extensão
| Nome | Description |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os avaliadores downstream serão treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que têm várias passagens de dados. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) chamado. Geralmente, é importante que um avaliador retorne informações sobre o que estava em forma, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário criar uma cadeia de avaliadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o avaliador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nessa cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado. |