OlsTrainer Clase
Definición
Importante
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IEstimator<TTransformer> para entrenar un modelo de regresión lineal mediante cuadrados mínimos normales (OLS) para calcular los parámetros del modelo de regresión lineal.
public sealed class OlsTrainer : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.OlsModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.OlsModelParameters>type OlsTrainer = class
inherit TrainerEstimatorBase<RegressionPredictionTransformer<OlsModelParameters>, OlsModelParameters>Public NotInheritable Class OlsTrainer
Inherits TrainerEstimatorBase(Of RegressionPredictionTransformer(Of OlsModelParameters), OlsModelParameters)- Herencia
Comentarios
Para crear este instructor, use Ols o Ols(Options).
Columnas de entrada y salida
Los datos de la columna de etiqueta de entrada deben ser Single. Los datos de columna de características de entrada deben ser un vector conocido de Single.
Este instructor genera las columnas siguientes:
| Nombre de columna de salida | Tipo de columna | Description |
|---|---|---|
Score |
Single | Puntuación no delimitada prevista por el modelo. |
Características del entrenador
| Tarea de aprendizaje automático | Regression |
| ¿Se requiere normalización? | Yes |
| ¿Se requiere el almacenamiento en caché? | No |
| NuGet necesario además de Microsoft.ML | Microsoft.ML.Mkl.Components |
| Exportable a ONNX | Yes |
Detalles del algoritmo de entrenamiento
Los cuadrados mínimos normales (OLS) son un método de regresión con parámetros. Se supone que la media condicional de la variable dependiente sigue una función lineal de las variables dependientes. Los parámetros de regresión se pueden estimar minimizando los cuadrados de la diferencia entre los valores observados y las predicciones.
Consulte la sección Ver también para obtener vínculos a ejemplos de uso.
Campos
| Nombre | Description |
|---|---|
| FeatureColumn |
Columna de características que el instructor espera. (Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
Columna de etiqueta que el entrenador espera. Puede ser |
| WeightColumn |
Columna de peso que espera el entrenador. Puede ser |
Propiedades
| Nombre | Description |
|---|---|
| Info |
IEstimator<TTransformer> para entrenar un modelo de regresión lineal mediante cuadrados mínimos normales (OLS) para calcular los parámetros del modelo de regresión lineal. |
Métodos
| Nombre | Description |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Entrena y devuelve un ITransformer. (Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
IEstimator<TTransformer> para entrenar un modelo de regresión lineal mediante cuadrados mínimos normales (OLS) para calcular los parámetros del modelo de regresión lineal. (Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Métodos de extensión
| Nombre | Description |
|---|---|
| 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 se ha ajustado, por lo que el Fit(IDataView) método devuelve un objeto específicamente tipado, 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. |