LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options Kelas

Definisi

Ruang nama:

Microsoft.ML.Trainers

Rakitan:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paket:

Microsoft.ML v3.0.1

Opsi untuk seperti yang LbfgsPoissonRegressionTrainer digunakan dalam LbfgsPoissonRegression(Options).

public sealed class LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LbfgsTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PoissonRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.PoissonRegressionModelParameters>.OptionsBase

type LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options = class
    inherit LbfgsTrainerBase<LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer<PoissonRegressionModelParameters>, PoissonRegressionModelParameters>.OptionsBase

Public NotInheritable Class LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options
Inherits LbfgsTrainerBase(Of LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer(Of PoissonRegressionModelParameters), PoissonRegressionModelParameters).OptionsBase

Warisan

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

LbfgsTrainerBase<LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options,RegressionPredictionTransformer<PoissonRegressionModelParameters>,PoissonRegressionModelParameters>.OptionsBase

LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options

Konstruktor

LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options()

Opsi untuk seperti yang LbfgsPoissonRegressionTrainer digunakan dalam LbfgsPoissonRegression(Options).

Bidang

DenseOptimizer	Paksa densifikasi vektor pengoptimalan internal. Defaultnya adalah false. (Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EnforceNonNegativity	Memberlakukan bobot non-negatif. Defaultnya adalah false. (Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName	Kolom yang akan digunakan misalnya berat. (Diperoleh dari TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Kolom yang akan digunakan untuk fitur. (Diperoleh dari TrainerInputBase)
HistorySize	Jumlah iterasi sebelumnya yang perlu diingat untuk memperkirakan Hessian. Nilai yang lebih rendah berarti perkiraan yang lebih cepat tetapi kurang akurat. (Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
InitialWeightsDiameter	Skala bobot awal. (Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L1Regularization	Berat regularisasi L1. (Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization	Berat regularisasi L2. (Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	Kolom yang akan digunakan untuk label. (Diperoleh dari TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	Jumlah perulangan. (Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	Jumlah alur. Null berarti menggunakan jumlah prosesor. (Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
OptimizationTolerance	Parameter toleransi untuk konvergensi pengoptimalan. (Rendah = lebih lambat, lebih akurat). (Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Quiet	Menentukan apakah akan menghasilkan output selama pelatihan atau tidak. (Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance	Jalankan SGD untuk menginisialisasi bobot LR, konvergensi ke toleransi ini. (Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)