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LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options クラス

定義

public sealed class LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LbfgsTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.OptionsBase
type LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
    inherit LbfgsTrainerBase<LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBase
Public NotInheritable Class LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits LbfgsTrainerBase(Of LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase
継承

コンストラクター

LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()

で使用される の LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer オプション LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)

フィールド

ComputeStandardDeviation

トレーニングの終了時にトレーニング統計の std を計算する のインスタンス ComputeLogisticRegressionStandardDeviation 。 計算は、MKL のサイズのため、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 パッケージを追加し、 を初期化します ComputeStandardDeviation。 を Microsoft.ML.Mkl.Components ComputeLogisticRegressionStandardDeviation パッケージの実装に追加します。

DenseOptimizer

内部最適化ベクトルの強制高密度化。 既定値は false です。

(継承元 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EnforceNonNegativity

負以外の重みを適用します。 既定値は false です。

(継承元 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName

重みなど、使用する列。

(継承元 TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

特徴に使用する列。

(継承元 TrainerInputBase)
HistorySize

Hessian を推定するために覚えておくべき以前のイテレーションの数。 値が小さいほど、推定速度は速くなりますが、正確な推定値は少なくなります。

(継承元 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
InitialWeightsDiameter

初期重み付けスケール。

(継承元 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L1Regularization

L1 正則化の重み。

(継承元 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization

L2 正則化の重み。

(継承元 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName

ラベルに使用する列。

(継承元 TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations

イテレーションの回数。

(継承元 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads

スレッド数。 Null は、プロセッサの数を使用します。

(継承元 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
OptimizationTolerance

最適化収束の許容値パラメーター。 (Low = 低速、より正確)。

(継承元 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Quiet

トレーニング中に出力を生成するかどうかを決定します。

(継承元 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ShowTrainingStatistics

true に設定すると、トレーニングの終了時にトレーニング統計が生成されます。 学習されたトレーニング パラメーターが多数 (500 を超える) の場合、トレーニング統計の生成には数秒かかる場合があります。 1,000 個を超える重みには数分かかる場合があります。 このような場合は、Microsoft.ML.Mkl.Components パッケージに存在する の ComputeLogisticRegressionStandardDeviation インスタンスを使用することを検討してください。 これにより、ハードウェア アクセラレーションを使用して統計が計算されます。

StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance

SGD を実行して LR の重みを初期化し、この許容値に収束します。

(継承元 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

適用対象