LdSvmTrainer Clase

  • Referencia

Definición

Espacio de nombres:
Microsoft.ML.Trainers
Ensamblado:
Microsoft.ML.StandardTrainers.dll
Paquete:
Microsoft.ML v3.0.1
Paquete:
Microsoft.ML v1.5.5
Paquete:
Microsoft.ML v1.6.0
Paquete:
Microsoft.ML v1.7.0
Paquete:
Microsoft.ML v2.0.0

que IEstimator<TTransformer> se va a predecir un destino mediante un modelo de clasificación binaria no lineal entrenado con SVM profundo local.

public sealed class LdSvmTrainer : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LdSvmModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LdSvmModelParameters>
type LdSvmTrainer = class
    inherit TrainerEstimatorBase<BinaryPredictionTransformer<LdSvmModelParameters>, LdSvmModelParameters>
Public NotInheritable Class LdSvmTrainer
Inherits TrainerEstimatorBase(Of BinaryPredictionTransformer(Of LdSvmModelParameters), LdSvmModelParameters)
Herencia
Object
TrainerEstimatorBase<BinaryPredictionTransformer<LdSvmModelParameters>,LdSvmModelParameters>
LdSvmTrainer

Comentarios

Para crear este instructor, use LdSvm o LdSvm(Options).

Columnas de entrada y salida

Los datos de la columna de etiquetas de entrada deben ser Boolean. Los datos de columna de las características de entrada deben ser un vector de tamaño conocido de Single. Este instructor genera las siguientes columnas:

Nombre de columna de salida Tipo de columna Descripción
Score Single Puntuación sin enlazar calculada por el modelo.
PredictedLabel Boolean Etiqueta de predicción, según el signo de la puntuación. Una puntuación negativa se asigna a false y una positiva a true.

Características del entrenador
Tarea de Machine Learning Clasificación binaria
¿Se requiere normalización? Sí
¿Se requiere el almacenamiento en caché? No
NuGet necesario además de Microsoft.ML None
Exportable a ONNX No

Detalles del algoritmo de entrenamiento

La SVM profunda local (LD-SVM) es una generalización del aprendizaje de varios kernels localizados para SVM no lineal. Varios métodos de kernel aprenden un kernel diferente y, por tanto, un clasificador diferente, para cada punto del espacio de características. El costo de tiempo de predicción para varios métodos de kernel puede ser prohibitivo para grandes conjuntos de entrenamiento, ya que es proporcional al número de vectores de soporte y estos crecen linealmente con el tamaño del conjunto de entrenamiento. LD-SVM reduce el costo de predicción mediante el aprendizaje de una inserción de características locales basada en árboles que es dimensional y dispersa, codificando eficazmente no linealidades. Con LD-SVM, el costo de predicción crece logarítmicamente con el tamaño del conjunto de entrenamiento, en lugar de linealmente, con una pérdida tolerable en la precisión de la clasificación.

Local Deep SVM es una implementación del algoritmo descrito en C. Jose, P. Goyal, P. Aggrwal y M. Varma, Aprendizaje de kernel profundo local para la predicción eficaz de SVM no lineal, ICML, 2013.

Consulte la sección Consulte también los vínculos a ejemplos de uso.

Campos

FeatureColumn

Columna de características que espera el instructor.

(Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn

Columna de etiqueta que espera el instructor. Puede ser null, que indica que la etiqueta no se usa para el entrenamiento.

(Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn

Columna de peso que espera el entrenador. Puede ser null, lo que indica que el peso no se usa para el entrenamiento.

(Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Propiedades

Info

que IEstimator<TTransformer> se va a predecir un destino mediante un modelo de clasificación binaria no lineal entrenado con SVM profundo local.

Métodos

Fit(IDataView)

Entrena y devuelve un ITransformer.

(Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)

que IEstimator<TTransformer> se va a predecir un destino mediante un modelo de clasificación binaria no lineal entrenado con SVM profundo local.

(Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Métodos de extensión

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Anexe un "punto de control de almacenamiento en caché" a la cadena del estimador. Esto garantizará que los estimadores de nivel inferior se entrenarán con los datos almacenados en caché. Resulta útil tener un punto de control de almacenamiento en caché antes de que los instructores tomen varios pases de datos.
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Dado un estimador, devuelva un objeto de ajuste que llamará a un delegado una vez Fit(IDataView) que se llame. A menudo, es importante que un estimador devuelva información sobre lo que cabe, por lo que el Fit(IDataView) método devuelve un objeto con tipo específico, en lugar de simplemente un general ITransformer. Sin embargo, al mismo tiempo, IEstimator<TTransformer> a menudo se forman en canalizaciones con muchos objetos, por lo que es posible que tengamos que crear una cadena de estimadores a través EstimatorChain<TLastTransformer> de donde el estimador para el que queremos obtener el transformador está enterrado en algún lugar de esta cadena. En ese escenario, podemos a través de este método adjuntar un delegado al que se llamará una vez que se llame a fit.

Se aplica a

Consulte también