training

classicML的training模块用于安全的智能的访问classicML的后端函数.

get_criterion

获取使用的划分选择方式.

get_criterion(criterion)

参数

criterion: 字符串，决策树学习的划分方式.

异常

AttributeError: 选择错误.

get_initializer

获取使用的初始化器实例.

get_initializer(initializer, seed)

参数

initializer: 字符串或者cml.initializers.Initializer 实例，决策树学习的划分方式.
seed: 整数，初始化器的随机种子.

异常

AttributeError: 模型编译的参数输入错误.

get_kernel

获取使用的核函数实例.

get_kernel(kernel, gamma)

参数

kernel: 字符串或者cml.kernels.Kernel 实例，核函数.
gamma: 浮点数，核函数系数.

异常

AttributeError: 模型编译的参数输入错误.

get_loss

获取使用的损失函数实例.

get_loss(loss)

参数

loss: 字符串或者cml.losses.Loss 实例，损失函数.

get_metric

获取使用的评估函数实例.

get_metric(metric)

参数

metric: 字符串或者cml.metrics.Metric 实例，评估函数.

异常

AttributeError: 模型编译的参数输入错误.

get_optimizer

获取使用的优化器实例.

get_optimizer(optimizer)

参数

optimizer: 字符串或者cml.optimizers.Optimizer 实例，优化器.

异常

AttributeError: 模型编译的参数输入错误.

get_pruner

获取剪枝器.

get_pruner(pruning)

参数

pruning: 字符串，决策树剪枝的方式.

异常

AttributeError: 选择错误.