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SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options Classe

Definizione

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
Ereditarietà

Costruttori

SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options()

Opzioni per .SdcaNonCalibratedBinaryTrainer

Campi

BiasLearningRate

Frequenza di apprendimento per modificare il pregiudizio dalla regolarizzazione.

(Ereditato da SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceCheckFrequency

Determina la frequenza di verifica della convergenza in termini di numero di iterazioni.

(Ereditato da SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceTolerance

Tolleranza per il rapporto tra il gap di dualità e la perdita primaria per il controllo della convergenza.

(Ereditato da SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName

Colonna da usare per esempio peso.

(Ereditato da TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

Colonna da usare per le funzionalità.

(Ereditato da TrainerInputBase)
L1Regularization

Iperparametro di regolarizzazione L1.

(Ereditato da SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization

Iperparametro di regolarizzazione L2.

(Ereditato da SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName

Colonna da usare per le etichette.

(Ereditato da TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations

Numero massimo di passaggi da eseguire sui dati.

(Ereditato da SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads

Grado di parallelismo senza blocchi.

(Ereditato da SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
PositiveInstanceWeight

Peso da applicare alla classe positiva. Questo è utile per il training con dati sbilanciati.

(Ereditato da SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase)
Shuffle

Determina se riassegnare i dati per ogni iterazione di training.

(Ereditato da SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Proprietà

LossFunction

Perdita personalizzata.

Si applica a