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ModelProxy クラス

注

これは試験的なクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

リモート コンピューティングで推論を有効にする AutoML モデルのプロキシ オブジェクト。

トレーニング環境に推論を送信する AutoML ModelProxy オブジェクトを作成します。

コンストラクター

ModelProxy(child_run, compute_target=None)

パラメーター

名前 説明
child_run
必須

モデルのダウンロード元となる子実行。
compute_target
必須

推論対象のコンピューティングの上書き。

メソッド

forecast

指定された値のモデルで予測を実行するジョブを送信します。
forecast_quantiles

指定された値のモデルでforecast_quantilesを実行するジョブを送信します。
predict

指定された値のモデルで予測を実行するジョブを送信します。
predict_proba

指定した値に対してモデルでpredict_probaを実行するジョブを送信します。
test

test_dataから予測を取得し、関連するメトリックを計算します。

forecast

指定された値のモデルで予測を実行するジョブを送信します。

forecast(X_values: Any, y_values: Any | None = None) -> Tuple[AbstractDataset, AbstractDataset]

パラメーター

名前 説明
X_values
必須
AbstractDataset または DataFrame または ndarray

予測を実行するテスト データを入力します。
y_values
AbstractDataset または DataFrame または ndarray

予測を実行する y 値を入力します。

規定値: None

戻り値

型 説明

予測値。

forecast_quantiles

指定された値のモデルでforecast_quantilesを実行するジョブを送信します。

forecast_quantiles(X_values: Any, y_values: Any | None = None, forecast_destination: Any | None = None, ignore_data_errors: bool = False) -> AbstractDataset

パラメーター

名前 説明
X_values
必須
AbstractDataset

予測を実行するテスト データを入力します。
y_values

予測を実行する y 値を入力します。

規定値: None
forecast_destination
<xref:pandas.Timestamp>

Forecast_destination: タイムスタンプ値。 予測は、すべてのグレインについて、forecast_destinationの時間まで行われます。 ディクショナリ入力 { グレイン -> timestamp } は受け入れません。 forecast_destinationが指定されていない場合は、すべてのグレインのX_predで最後に発生した時刻として補完されます。

規定値: None
ignore_data_errors
bool

ユーザー データのエラーを無視します。

規定値: False

predict

指定された値のモデルで予測を実行するジョブを送信します。

predict(values: Any) -> AbstractDataset

パラメーター

名前 説明
values
必須
AbstractDataset または DataFrame または ndarray

予測を実行するテスト データを入力します。

戻り値

型 説明

予測値。

predict_proba

指定した値に対してモデルでpredict_probaを実行するジョブを送信します。

predict_proba(values: Any) -> AbstractDataset

パラメーター

名前 説明
values
必須
AbstractDataset または DataFrame または ndarray

予測を実行するテスト データを入力します。

戻り値

型 説明

予測値。

test

test_dataから予測を取得し、関連するメトリックを計算します。

test(test_data: AbstractDataset, include_predictions_only: bool = False) -> Tuple[AbstractDataset, Dict[str, Any]]

パラメーター

名前 説明
test_data
必須

テスト データセット。
include_predictions_only

予測を predictions.csv 出力の一部として含めるかどうか。

このパラメーターが True の場合、出力 CSV 列は次のようになります (予測は回帰と同じです)。

Classification => [predicted values], [probabilities]

Regression => [predicted values]

else (既定値):

Classification => [original test data labels], [predicted values], [probabilities], [features]

Regression => [original test data labels], [predicted values], [features]

[original test data labels]列名 = [label column name] + "_orig"。

[predicted values]列名 = [label column name] + "_predicted"。

[probabilities] 列名 = [class name] + "_predicted_proba"。

[features] 列名 = [feature column name] + "_orig"。

test_dataにターゲット列が含まれていない場合、[original test data labels]は出力データフレームに含まれません。

規定値: False

戻り値

型 説明

予測値とメトリックを含むタプル。