FieldAwareFactorizationMachineTrainer.Options Classe

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paquet:

Microsoft.ML v3.0.1

FieldAwareFactorizationMachineTrainer.Options pour FieldAwareFactorizationMachineTrainer comme utilisé dans FieldAwareFactorizationMachine(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, FieldAwareFactorizationMachineTrainer+Options).

public sealed class FieldAwareFactorizationMachineTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight

type FieldAwareFactorizationMachineTrainer.Options = class
    inherit TrainerInputBaseWithWeight

Public NotInheritable Class FieldAwareFactorizationMachineTrainer.Options
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

Héritage

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

FieldAwareFactorizationMachineTrainer.Options

Constructeurs

FieldAwareFactorizationMachineTrainer.Options()

FieldAwareFactorizationMachineTrainer.Options pour FieldAwareFactorizationMachineTrainer comme utilisé dans FieldAwareFactorizationMachine(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, FieldAwareFactorizationMachineTrainer+Options).

Champs

ExampleWeightColumnName	Colonne à utiliser pour l’exemple de poids. (Hérité de TrainerInputBaseWithWeight)
ExtraFeatureColumns	Noms de colonnes de caractéristiques supplémentaires. La colonne nommée FeatureColumnName stocke les fonctionnalités du premier champ. La chaîne i-ième dans ExtraFeatureColumns stocke le nom de la colonne de fonctionnalité du champ (i+1)-th.
FeatureColumnName	Colonne à utiliser pour les fonctionnalités. (Hérité de TrainerInputBase)
LabelColumnName	Colonne à utiliser pour les étiquettes. (Hérité de TrainerInputBaseWithLabel)
LambdaLatent	Coefficient de régularisation des pondérations latentes.
LambdaLinear	Coefficient de régularisation des pondérations linéaires.
LatentDimension	Dimension d’espace latent.
LearningRate	Taux d’apprentissage initial.
NormalizeFeatures	S’il faut normaliser les vecteurs d’entrée afin que la concaténation des vecteurs de caractéristiques de tous les champs soit d’une longueur unitaire.
NumberOfIterations	Nombre d’itérations d’entraînement.
Radius	Rayon des facteurs latents initiaux.
Shuffle	Indique s’il faut mélanger pour chaque itération d’entraînement.
Verbose	Signalez ou non la progression du transbordement.