实际上，机器学习中的其他一些方法也有一些思想与人机回圈是重叠的，例如强化学习（Reinforcement Learning）、主动学习（Active Learning）、迭代模型（Iterative Model），模型管理（Model Management），数据集版本化（Dataset Versioning）以及模型共享（Model Sharing）等等。不过，这些方法更多的是强调在单个 / 一次执行环...
close() # explain the model's predictions using Tree SHAP explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer(X) print(f"SHAP值数据量:{shap_values.shape}") print(f"第一个样本的SHAP值:\n{shap_values[0]}") # 单样本特征影响图一 # visualize the first sample prediction's ...
创建一个名为testInput的MovieRating实例,并通过在UseModelForSinglePrediction()方法中添加以下代码作为下一代码行,将其传递给预测引擎: C# vartestInput =newMovieRating { userId =6, movieId =10};varmovieRatingPrediction = predictionEngine.Predict(testInput); ...
此文件不会显示在项目文件导航器中,但可以单击TinyYOLO.mlmodel,并从中查看此源文件。 我们大部分都是讲解TinyYOLO类: 这个类还有很多代码,我可以暂不关心。我们关心的是prediction(image)方法。此方法输入CVPixelBuffer(一个包含图像的对象)并返回一个TinyYOLOOutput对象。 这个类的相关部分是MLMultiArray对象。它包含...
# Create a dictionary of model(s) you want to assess for fairness sf = { 'Race': A_test.race, 'Sex': A_test.sex} ys_pred = { lr_reg_id:lr_predictor.predict(X_test) } from fairlearn.metrics._group_metric_set import _create_group_metric_set dash_dict = _create_group_metric_se...
autoplot(prediction) 模型评价 先查看下支持的评价指标 mlr_measures ## <DictionaryMeasure> with 87 stored values ## Keys: aic, bic, classif.acc, classif.auc, classif.bacc, classif.bbrier, ## classif.ce, classif.costs, classif.dor, classif.fbeta, classif.fdr, ## classif.fn, classif.fnr,...
一、使用Visual Studio的Model Builder训练和使用模型 Visual Studio默认安装了Model Builder插件,可以很快地进行一些通用模型类型的训练和部署,提高接入机器学习的开发效率 1.1、新建模型 通过非常简单地 右键项目-添加-机器学习模型 1.2、选择模型 ModelBuilder中提供了集中常用的模型类型以供开发者使用,开发者可...
// Create single instance of sample data from first line of dataset for model input ModelInput sampleData =newModelInput() { Month =@"1-Jan", }; // Make a single prediction on the sample data and print results varpredictionResult = ConsumeModel.Predict(sampleData); ...
#setup the prediction harness client=OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")) response=client.chat.completions.create( model=model, response_format={"type":"json_object"}, messages=[ {"role":"system","content":"You are an expert at identifying events in a press release. You are prec...
, "..", "Models", "model.zip"); MLContext _mlContext; PredictionEngine<GitHubIssue, IssuePrediction> _predEngine; ITransformer _trainedModel; IDataView _trainingDataView; Create some classes for your input data and predictions. Add a new class to your project:...