PriorTrainer 类
定义
重要
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用于 IEstimator<TTransformer> 使用二元分类模型预测目标。
public sealed class PriorTrainer : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>>, Microsoft.ML.Trainers.ITrainerEstimator<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.PriorModelParameters>type PriorTrainer = class
interface ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>, PriorModelParameters>
interface IEstimator<BinaryPredictionTransformer<PriorModelParameters>>Public NotInheritable Class PriorTrainer
Implements IEstimator(Of BinaryPredictionTransformer(Of PriorModelParameters)), ITrainerEstimator(Of BinaryPredictionTransformer(Of PriorModelParameters), PriorModelParameters)- 继承
-
PriorTrainer
- 实现
注解
若要创建此训练器，请使用 Prior
输入和输出列
输入标签列中的数据必须是 Boolean。 输入特征列数据必须是已知大小的向量 Single。
该训练程序输出以下列：
| 输出列名称 | 列类型 | Description | |
|---|---|---|---|
Score |
Single | 模型计算的未绑定分数。 | |
PredictedLabel |
Boolean | 预测的标签，基于分数符号。 负分数映射到 false，正分数映射到 true。 |
|
Probability |
Single | 通过校准具有 true 作为标签的分数来计算的概率。 概率值在 [0， 1] 范围内。 |
训练器特征
| 机器学习任务 | 二元分类 |
| 是否需要规范化？ | 否 |
| 是否需要缓存？ | 否 |
| 除 Microsoft.ML 之外所需的 NuGet | None |
| 可导出到 ONNX | 是的 |
训练算法详细信息
了解 0/1 类标签和输出的先前分布情况。
有关使用示例的链接，请查看“另请参阅”部分。
属性
| 名称 | 说明 |
|---|---|
| Info |
有关培训师的功能和要求的辅助信息。 |
方法
| 名称 | 说明 |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
火车并返回一个 BinaryPredictionTransformer<TModel>。 |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
返回 SchemaShape 由转换器生成的架构。 用于管道中的架构传播和验证。 |
扩展方法
| 名称 | 说明 |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
将“缓存检查点”追加到估算器链。 这将确保根据缓存的数据训练下游估算器。 在执行多个数据传递的训练器之前，拥有缓存检查点会很有帮助。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
给定估算器后，返回一个包装对象，该对象将调用委托一次 Fit(IDataView) 。 估算器通常必须返回有关拟合情况的信息，这就是为什么 Fit(IDataView) 该方法返回特定类型化对象的原因，而不仅仅是常规 ITransformer对象。 但是，同时， IEstimator<TTransformer> 通常形成成包含许多对象的管道，因此我们可能需要通过 EstimatorChain<TLastTransformer> 估算器链来生成一个估算器链，而我们想要获取转换器的估算器被埋在此链中的某个位置。 对于这种情况，我们可以通过此方法附加一个委托，该委托将在调用拟合后调用。 |