SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options Kelas

Referensi

Definisi

Ruang nama:: Microsoft.ML.Trainers

Rakitan:: Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paket:: Microsoft.ML v3.0.1

Paket:: Microsoft.ML v1.0.0

Paket:: Microsoft.ML v1.1.0

Paket:: Microsoft.ML v1.2.0

Paket:: Microsoft.ML v1.3.1

Paket:: Microsoft.ML v1.4.0

Paket:: Microsoft.ML v1.5.5

Paket:: Microsoft.ML v1.6.0

Paket:: Microsoft.ML v1.7.0

Paket:: Microsoft.ML v2.0.0

Penting

Beberapa informasi terkait produk prarilis yang dapat diubah secara signifikan sebelum dirilis. Microsoft tidak memberikan jaminan, tersirat maupun tersurat, sehubungan dengan informasi yang diberikan di sini.

Opsi untuk SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.

public sealed class SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.SdcaBinaryTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters>.BinaryOptionsBase

type SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options = class
    inherit SdcaBinaryTrainerBase<LinearBinaryModelParameters>.BinaryOptionsBase

Public NotInheritable Class SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options
Inherits SdcaBinaryTrainerBase(Of LinearBinaryModelParameters).BinaryOptionsBase

Warisan: Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

SdcaTrainerBase<SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase,BinaryPredictionTransformer<TModelParameters>,TModelParameters>.OptionsBase

SdcaBinaryTrainerBase<LinearBinaryModelParameters>.BinaryOptionsBase
SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options

Konstruktor

SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options()

Opsi untuk SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.

Bidang

BiasLearningRate	Tingkat pembelajaran untuk menyesuaikan bias agar tidak teratur. (Diperoleh dari SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceCheckFrequency	Menentukan frekuensi pemeriksaan konvergensi dalam hal jumlah iterasi. (Diperoleh dari SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceTolerance	Toleransi untuk rasio antara kesenjangan ganda dan kehilangan primata untuk pemeriksaan konvergensi. (Diperoleh dari SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName	Kolom yang akan digunakan misalnya berat. (Diperoleh dari TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Kolom yang akan digunakan untuk fitur. (Diperoleh dari TrainerInputBase)
L1Regularization	Hiperparameter regularisasi L1. (Diperoleh dari SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization	Hiperparameter regularisasi L2. (Diperoleh dari SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	Kolom yang akan digunakan untuk label. (Diperoleh dari TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	Jumlah maksimum lolos untuk dilakukan melalui data. (Diperoleh dari SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	Tingkat paralelisme bebas kunci. (Diperoleh dari SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
PositiveInstanceWeight	Berat yang akan diterapkan ke kelas positif. Ini berguna untuk pelatihan dengan data yang tidak seimbang. (Diperoleh dari SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase)
Shuffle	Menentukan apakah akan mengacak data untuk setiap perulangan pelatihan. (Diperoleh dari SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Properti

LossFunction

Kehilangan kustom.

Berlaku untuk

Bagikan melalui