Bagikan melalui


SgdBinaryTrainerBase<TModel> Kelas

Definisi

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)

Jenis parameter

TModel
Warisan
Turunan

Bidang

FeatureColumn

Kolom fitur yang diharapkan pelatih.

(Diperoleh dari TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn

Kolom label yang diharapkan pelatih. Dapat berupa null, yang menunjukkan bahwa label tidak digunakan untuk pelatihan.

(Diperoleh dari TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn

Kolom berat yang diharapkan pelatih. Dapat berupa null, yang menunjukkan bahwa berat tidak digunakan untuk pelatihan.

(Diperoleh dari TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Properti

Info

Metode

Fit(IDataView)

Melatih dan mengembalikan ITransformer.

(Diperoleh dari TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
Fit(IDataView, LinearModelParameters)

Melanjutkan pelatihan menggunakan SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer yang sudah dilatih modelParameters dan mengembalikan Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer.

GetOutputSchema(SchemaShape) (Diperoleh dari TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Metode Ekstensi

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Tambahkan 'titik pemeriksaan penembolokan' ke rantai estimator. Ini akan memastikan bahwa estimator hilir akan dilatih terhadap data cache. Sangat membantu untuk memiliki titik pemeriksaan penembolokan sebelum pelatih yang mengambil beberapa data berlalu.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Mengingat estimator, kembalikan objek pembungkus yang akan memanggil delegasi setelah Fit(IDataView) dipanggil. Seringkali penting bagi estimator untuk mengembalikan informasi tentang apa yang cocok, itulah sebabnya Fit(IDataView) metode mengembalikan objek yang di ketik secara khusus, bukan hanya umum ITransformer. Namun, pada saat yang sama, IEstimator<TTransformer> sering dibentuk menjadi alur dengan banyak objek, jadi kita mungkin perlu membangun rantai estimator melalui EstimatorChain<TLastTransformer> di mana estimator yang ingin kita dapatkan transformator dimakamkan di suatu tempat dalam rantai ini. Untuk skenario itu, kita dapat melalui metode ini melampirkan delegasi yang akan dipanggil setelah fit dipanggil.

Berlaku untuk