BinaryClassificationCatalog.CrossValidate Méthode
Définition
Important
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Exécutez la validation croisée sur numberOfFolds les replis de data, en ajustant estimatoret en respectant samplingKeyColumnName le cas échéant.
Ensuite, évaluez chaque sous-modèle par rapport labelColumnName à un CalibratedBinaryClassificationMetrics objet, qui inclut des métriques basées sur des probabilités, pour chaque sous-modèle. Chaque sous-modèle est évalué sur le pli de validation croisée qu’il n’a pas vu lors de l’entraînement.
public System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CrossValidationResult<Microsoft.ML.Data.CalibratedBinaryClassificationMetrics>> 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.CalibratedBinaryClassificationMetrics>>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 CalibratedBinaryClassificationMetrics))Paramètres
- data
- IDataView
Données sur utilisant la validation croisée.
- estimator
- IEstimator<ITransformer>
Estimateur à ajuster.
- numberOfFolds
- Int32
Nombre de plis de validation croisée.
- labelColumnName
- String
Colonne d’étiquette (pour évaluation).
- samplingKeyColumnName
- String
Nom d’une colonne à utiliser pour regrouper des lignes. Si deux exemples partagent la même valeur, samplingKeyColumnNameils sont garantis pour apparaître dans le même sous-ensemble (entraîner ou tester). Cela peut être utilisé pour garantir qu’aucune fuite d’étiquette entre le train et le jeu de test.
Si null aucun regroupement de lignes n’est effectué.
Valeur initiale pour le générateur de nombres aléatoires utilisé pour sélectionner des lignes pour les plis de validation croisée.
Retours
Résultats par pli : métriques, modèles, jeux de données notés.