ComputeLogisticRegressionStandardDeviation.ComputeStandardDeviation メソッド

定義

名前空間:

Microsoft.ML.Trainers

アセンブリ:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

パッケージ:

Microsoft.ML v3.0.1

標準偏差、p 値、z スコアをさらに計算するために必要な、0 以外のトレーニング重みの各標準偏差行列を計算します。 MKL のサイズにより、計算 Microsoft.ML パッケージの一部ではありません。 これらの計算が必要な場合は、Microsoft.ML.Mkl.Components パッケージをComputeLogisticRegressionStandardDeviation追加し、Microsoft.ML.Mkl.Components パッケージの実装に初期化ComputeStandardDeviationします。 正則化が存在するため、近似はトレーニングされた線形係数の分散を計算するために使用されます。

public abstract Microsoft.ML.Data.VBuffer<float> ComputeStandardDeviation (double[] hessian, int[] weightIndices, int parametersCount, int currentWeightsCount, Microsoft.ML.Runtime.IChannel ch, float l2Weight);

abstract member ComputeStandardDeviation : double[] * int[] * int * int * Microsoft.ML.Runtime.IChannel * single -> Microsoft.ML.Data.VBuffer<single>

Public MustOverride Function ComputeStandardDeviation (hessian As Double(), weightIndices As Integer(), parametersCount As Integer, currentWeightsCount As Integer, ch As IChannel, l2Weight As Single) As VBuffer(Of Single)

パラメーター

hessian

Double[]

weightIndices

Int32[]

parametersCount

Int32

currentWeightsCount

Int32

ch

IChannel

l2Weight

Single

戻り値

VBuffer<Single>