LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options Classe

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paquet:

Microsoft.ML v3.0.1

Options pour le tel qu’utilisé LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer dans LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)

public sealed class LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LbfgsTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.OptionsBase

type LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
    inherit LbfgsTrainerBase<LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBase

Public NotInheritable Class LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits LbfgsTrainerBase(Of LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase

Héritage

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

LbfgsTrainerBase<LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options,BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>,CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>.OptionsBase

LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

Constructeurs

LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()

Options pour le tel qu’utilisé LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer dans LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)

Champs

ComputeStandardDeviation	Le instance de ComputeLogisticRegressionStandardDeviation qui calcule le std des statistiques d’entraînement, à la fin de l’entraînement. Les calculs ne font pas partie de Microsoft.ML package, en raison de la taille de MKL. Si vous avez besoin de ces calculs, ajoutez le package Microsoft.ML.Mkl.Components et initialisez ComputeStandardDeviation. à l’implémentation ComputeLogisticRegressionStandardDeviation dans le package Microsoft.ML.Mkl.Components.
DenseOptimizer	Forcer la densification des vecteurs d’optimisation internes. La valeur par défaut est false. (Hérité de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EnforceNonNegativity	Appliquer des pondérations non négatives. La valeur par défaut est false. (Hérité de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName	Colonne à utiliser pour l’exemple de poids. (Hérité de TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Colonne à utiliser pour les fonctionnalités. (Hérité de TrainerInputBase)
HistorySize	Nombre d’itérations précédentes à mémoriser pour l’estimation de l’hessien. Des valeurs inférieures signifient des estimations plus rapides, mais moins précises. (Hérité de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
InitialWeightsDiameter	Échelle des pondérations initiales. (Hérité de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L1Regularization	Poids de régularisation L1. (Hérité de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization	Poids de régularisation L2. (Hérité de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	Colonne à utiliser pour les étiquettes. (Hérité de TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	Nombre d’itérations. (Hérité de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	Le nombre de threads. Null signifie utiliser le nombre de processeurs. (Hérité de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
OptimizationTolerance	Paramètre de tolérance pour la convergence d’optimisation. (Faible = plus lent, plus précis). (Hérité de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Quiet	Détermine s’il faut produire une sortie pendant l’entraînement ou non. (Hérité de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ShowTrainingStatistics	Si la valeur est true , les statistiques d’entraînement sont générées à la fin de l’entraînement. Si vous avez un grand nombre de paramètres d’entraînement appris (plus de 500), la génération des statistiques d’entraînement peut prendre quelques secondes. Plus de 1000 poids peuvent prendre quelques minutes. Pour ces cas, envisagez d’utiliser le instance de ComputeLogisticRegressionStandardDeviation présent dans le package Microsoft.ML.Mkl.Components. Calcule les statistiques à l’aide de l’accélération matérielle.
StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance	Exécutez SGD pour initialiser les pondérations LR, en convergeant vers cette tolérance. (Hérité de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)