SgdBinaryTrainerBase<TModel> Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Trainers

Ensamblado:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paquete:

Microsoft.ML v3.0.1

public abstract class SgdBinaryTrainerBase<TModel> : Microsoft.ML.Trainers.LinearTrainerBase<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel> where TModel : class

type SgdBinaryTrainerBase<'Model (requires 'Model : null)> = class
    inherit LinearTrainerBase<BinaryPredictionTransformer<'Model>, 'Model (requires 'Model : null)>

Public MustInherit Class SgdBinaryTrainerBase(Of TModel)
Inherits LinearTrainerBase(Of BinaryPredictionTransformer(Of TModel), TModel)

Parámetros de tipo

TModel

Herencia

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

LinearTrainerBase<BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel>

SgdBinaryTrainerBase<TModel>

Derivado

Microsoft.ML.Trainers.SgdCalibratedTrainer

Microsoft.ML.Trainers.SgdNonCalibratedTrainer

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

Métodos

Fit(IDataView, LinearModelParameters)	Continúa el entrenamiento de un SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer objeto mediante un objeto ya entrenado modelParameters y devuelve .Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer
Fit(IDataView)	Entrena y devuelve un ITransformer. (Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	(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.