ExperimentBase<TMetrics,TExperimentSettings>.Execute Método
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Parte de la información hace referencia a la versión preliminar del producto, que puede haberse modificado sustancialmente antes de lanzar la versión definitiva. Microsoft no otorga ninguna garantía, explícita o implícita, con respecto a la información proporcionada aquí.
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| Execute(IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>) |
Ejecuta un experimento de AutoML. |
| Execute(IDataView, IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>) |
Ejecuta un experimento de AutoML. |
| Execute(IDataView, IDataView, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>) |
Ejecuta un experimento de AutoML. |
| Execute(IDataView, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>) |
Ejecuta un experimento de AutoML. |
| Execute(IDataView, UInt32, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>) |
Ejecuta un experimento de AutoML. |
| Execute(IDataView, UInt32, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>) |
Ejecuta un experimento de AutoML. |
Execute(IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
- Source:
- ExperimentBase.cs
- Source:
- ExperimentBase.cs
- Source:
- ExperimentBase.cs
Ejecuta un experimento de AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute(Microsoft.ML.IDataView trainData, Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation columnInformation, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, columnInformation As ColumnInformation, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)Parámetros
- trainData
- IDataView
Los datos de entrenamiento que va a usar el experimento de AutoML.
- columnInformation
- ColumnInformation
Información de columna del conjunto de datos.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Caracterizador previo que AutoML se aplicará a los datos durante un experimento. (El pre-caracterizador solo se ajustará a la división de datos de entrenamiento para generar una transformación entrenada. A continuación, la transformación entrenada se aplicará a la división de datos de entrenamiento y a la división de datos de validación correspondiente).
Objeto definido por el usuario que implementa la IProgress<T> interfaz . AutoML invocará el método Report(T) después de cada modelo que genera durante el transcurso del experimento.
Devoluciones
Resultado del experimento.
Comentarios
Según el tamaño de los datos, el experimento de AutoML puede tardar mucho tiempo en ejecutarse.
Se aplica a
Execute(IDataView, IDataView, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
- Source:
- ExperimentBase.cs
- Source:
- ExperimentBase.cs
- Source:
- ExperimentBase.cs
Ejecuta un experimento de AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute(Microsoft.ML.IDataView trainData, Microsoft.ML.IDataView validationData, Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation columnInformation, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, validationData As IDataView, columnInformation As ColumnInformation, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)Parámetros
- trainData
- IDataView
Los datos de entrenamiento que va a usar el experimento de AutoML.
- validationData
- IDataView
Los datos de validación que va a usar el experimento de AutoML.
- columnInformation
- ColumnInformation
Información de columna del conjunto de datos.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Caracterizador previo que AutoML se aplicará a los datos durante un experimento. (El pre-caracterizador solo se ajustará a la división de datos de entrenamiento para generar una transformación entrenada. A continuación, la transformación entrenada se aplicará a la división de datos de entrenamiento y a la división de datos de validación correspondiente).
Objeto definido por el usuario que implementa la IProgress<T> interfaz . AutoML invocará el método Report(T) después de cada modelo que genera durante el transcurso del experimento.
Devoluciones
Resultado del experimento.
Comentarios
Según el tamaño de los datos, el experimento de AutoML puede tardar mucho tiempo en ejecutarse.
Se aplica a
Execute(IDataView, IDataView, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
- Source:
- ExperimentBase.cs
- Source:
- ExperimentBase.cs
- Source:
- ExperimentBase.cs
Ejecuta un experimento de AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute(Microsoft.ML.IDataView trainData, Microsoft.ML.IDataView validationData, string labelColumnName = "Label", Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.IDataView * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, validationData As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)Parámetros
- trainData
- IDataView
Los datos de entrenamiento que va a usar el experimento de AutoML.
- validationData
- IDataView
Los datos de validación que va a usar el experimento de AutoML.
- labelColumnName
- String
Nombre de la columna de etiquetas.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Caracterizador previo que AutoML se aplicará a los datos durante un experimento. (El pre-caracterizador solo se ajustará a la división de datos de entrenamiento para generar una transformación entrenada. A continuación, la transformación entrenada se aplicará a la división de datos de entrenamiento y a la división de datos de validación correspondiente).
Objeto definido por el usuario que implementa la IProgress<T> interfaz . AutoML invocará el método Report(T) después de cada modelo que genera durante el transcurso del experimento.
Devoluciones
Resultado del experimento.
Comentarios
Según el tamaño de los datos, el experimento de AutoML puede tardar mucho tiempo en ejecutarse.
Se aplica a
Execute(IDataView, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<RunDetail<TMetrics>>)
- Source:
- ExperimentBase.cs
- Source:
- ExperimentBase.cs
- Source:
- ExperimentBase.cs
Ejecuta un experimento de AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<TMetrics> Execute(Microsoft.ML.IDataView trainData, string labelColumnName = "Label", string samplingKeyColumn = default, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.RunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.ExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional samplingKeyColumn As String = Nothing, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of RunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As ExperimentResult(Of TMetrics)Parámetros
- trainData
- IDataView
Datos de entrenamiento utilizados por el experimento de AutoML.
- labelColumnName
- String
Columna del conjunto de datos usada como etiqueta.
- samplingKeyColumn
- String
Columna de conjunto de datos usada como columna de clave de muestreo. Consulte SamplingKeyColumnName para obtener más información.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Caracterizador previo que AutoML se aplicará a los datos durante un experimento. (El pre-caracterizador solo se ajustará a la división de datos de entrenamiento para generar una transformación entrenada. A continuación, la transformación entrenada se aplicará a la división de datos de entrenamiento y a la división de datos de validación correspondiente).
Objeto definido por el usuario que implementa la IProgress<T> interfaz . AutoML invocará el método Report(T) después de cada modelo que genera durante el transcurso del experimento.
Devoluciones
Resultado del experimento.
Comentarios
Según el tamaño de los datos, el experimento de AutoML puede tardar mucho tiempo en ejecutarse.
Se aplica a
Execute(IDataView, UInt32, ColumnInformation, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>)
- Source:
- ExperimentBase.cs
- Source:
- ExperimentBase.cs
- Source:
- ExperimentBase.cs
Ejecuta un experimento de AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<TMetrics> Execute(Microsoft.ML.IDataView trainData, uint numberOfCVFolds, Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation columnInformation = default, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * Microsoft.ML.AutoML.ColumnInformation * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, numberOfCVFolds As UInteger, Optional columnInformation As ColumnInformation = Nothing, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of CrossValidationRunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As CrossValidationExperimentResult(Of TMetrics)Parámetros
- trainData
- IDataView
Los datos de entrenamiento que va a usar el experimento de AutoML.
- numberOfCVFolds
- UInt32
Número de plegamientos de validación cruzada en los que se deben dividir los datos de entrenamiento al ajustar un modelo.
- columnInformation
- ColumnInformation
Información de columna del conjunto de datos.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Caracterizador previo que AutoML se aplicará a los datos durante un experimento. (El pre-caracterizador solo se ajustará a la división de datos de entrenamiento para generar una transformación entrenada. A continuación, la transformación entrenada se aplicará a la división de datos de entrenamiento y a la división de datos de validación correspondiente).
- progressHandler
- IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>
Objeto definido por el usuario que implementa la IProgress<T> interfaz . AutoML invocará el método Report(T) después de cada modelo que genera durante el transcurso del experimento.
Devoluciones
Resultado del experimento de validación cruzada.
Comentarios
Según el tamaño de los datos, el experimento de AutoML puede tardar mucho tiempo en ejecutarse.
Se aplica a
Execute(IDataView, UInt32, String, String, IEstimator<ITransformer>, IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>)
- Source:
- ExperimentBase.cs
- Source:
- ExperimentBase.cs
- Source:
- ExperimentBase.cs
Ejecuta un experimento de AutoML.
public virtual Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<TMetrics> Execute(Microsoft.ML.IDataView trainData, uint numberOfCVFolds, string labelColumnName = "Label", string samplingKeyColumn = default, Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> preFeaturizer = default, IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<TMetrics>> progressHandler = default);abstract member Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>
override this.Execute : Microsoft.ML.IDataView * uint32 * string * string * Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer> * IProgress<Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationRunDetail<'Metrics>> -> Microsoft.ML.AutoML.CrossValidationExperimentResult<'Metrics (requires 'Metrics : null)>Public Overridable Function Execute (trainData As IDataView, numberOfCVFolds As UInteger, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional samplingKeyColumn As String = Nothing, Optional preFeaturizer As IEstimator(Of ITransformer) = Nothing, Optional progressHandler As IProgress(Of CrossValidationRunDetail(Of TMetrics)) = Nothing) As CrossValidationExperimentResult(Of TMetrics)Parámetros
- trainData
- IDataView
Los datos de entrenamiento que va a usar el experimento de AutoML.
- numberOfCVFolds
- UInt32
Número de plegamientos de validación cruzada en los que se deben dividir los datos de entrenamiento al ajustar un modelo.
- labelColumnName
- String
Nombre de la columna de etiquetas.
- samplingKeyColumn
- String
Nombre de la columna de clave de muestreo.
- preFeaturizer
- IEstimator<ITransformer>
Caracterizador previo que AutoML se aplicará a los datos durante un experimento. (El pre-caracterizador solo se ajustará a la división de datos de entrenamiento para generar una transformación entrenada. A continuación, la transformación entrenada se aplicará a la división de datos de entrenamiento y a la división de datos de validación correspondiente).
- progressHandler
- IProgress<CrossValidationRunDetail<TMetrics>>
Objeto definido por el usuario que implementa la IProgress<T> interfaz . AutoML invocará el método Report(T) después de cada modelo que genera durante el transcurso del experimento.
Devoluciones
Resultado del experimento de validación cruzada.
Comentarios
Según el tamaño de los datos, el experimento de AutoML puede tardar mucho tiempo en ejecutarse.