LdSvmTrainer クラス
定義
重要
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IEstimator<TTransformer> Local Deep SVM でトレーニングされた非線形バイナリ分類モデルを使用してターゲットを予測する。
public sealed class LdSvmTrainer : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LdSvmModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LdSvmModelParameters>type LdSvmTrainer = class
inherit TrainerEstimatorBase<BinaryPredictionTransformer<LdSvmModelParameters>, LdSvmModelParameters>Public NotInheritable Class LdSvmTrainer
Inherits TrainerEstimatorBase(Of BinaryPredictionTransformer(Of LdSvmModelParameters), LdSvmModelParameters)- 継承
注釈
このトレーナーを作成するには、 LdSvm または LdSvm(Options)を使用します。
入力列と出力列
入力ラベル列データは Boolean にする必要があります。 入力特徴列データは、既知のサイズの Singleベクターである必要があります。 このトレーナーからは、以下の列が出力されます。
| 出力列の名前 | 列の型 | 説明 |
|---|---|---|
Score |
Single | モデルによって計算された無制限のスコア。 |
PredictedLabel |
Boolean | スコアの符号に基づく予測ラベル。 負のスコアは false にマップされ、正のスコアは true にマップされます。 |
トレーナーの特性
| 機械学習タスク | 二項分類 |
| 正規化は必要ですか? | はい |
| キャッシュは必要ですか? | いいえ |
| Microsoft.ML に加えて必要な NuGet | なし |
| ONNX にエクスポート可能 | いいえ |
トレーニング アルゴリズムの詳細
Local Deep SVM (LD-SVM) は、非線形 SVM のローカライズされた複数カーネル 学習の一般化です。 複数のカーネル メソッドは、特徴空間内の各ポイントについて、異なるカーネル、つまり異なる分類子を学習します。 複数のカーネル メソッドの予測時間コストは、サポート ベクトルの数に比例するため、大規模なトレーニング セットでは非常にコストがかかる場合があり、これらはトレーニング セットのサイズに比例して増加します。 LD-SVM は、高次元でスパースで非線形性を効率的にエンコードするツリーベースのローカルフィーチャ埋め込みを学習することで、予測コストを削減します。 LD-SVM を使用すると、予測コストは、線形ではなくトレーニング セットのサイズに対して対数的に増加し、分類精度の許容損失が生じます。
Local Deep SVM は 、C. Jose、P. Goyal、P. Aggrwal、M. Varma、効率的な非線形 SVM 予測のためのローカル ディープ カーネル 学習、ICML、2013 で説明されているアルゴリズムの実装です。
使用例へのリンクについては、「参照」セクションを参照してください。
フィールド
| FeatureColumn |
トレーナーが期待する特徴列。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
トレーナーが期待するラベル列。 できます |
| WeightColumn |
トレーナーが期待する重み列。 できます。 |
プロパティ
| Info |
IEstimator<TTransformer> Local Deep SVM でトレーニングされた非線形バイナリ分類モデルを使用してターゲットを予測する。 |
メソッド
| Fit(IDataView) |
をトレーニングして返します ITransformer。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
IEstimator<TTransformer> Local Deep SVM でトレーニングされた非線形バイナリ分類モデルを使用してターゲットを予測する。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
拡張メソッド
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
エスティメーター チェーンに 'キャッシュ チェックポイント' を追加します。 これにより、ダウンストリームエスティメーターがキャッシュされたデータに対してトレーニングされます。 複数のデータを受け取るトレーナーが渡す前にキャッシュ チェックポイントを設定すると便利です。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
エスティメーターを指定すると、デリゲートを 1 回 Fit(IDataView) 呼び出すラップ オブジェクトが呼び出されます。 多くの場合、エスティメーターが適合した内容に関する情報を返すことが重要です。そのため Fit(IDataView) 、メソッドは一般的 ITransformerなオブジェクトではなく、具体的に型指定されたオブジェクトを返します。 ただし、同時に、 IEstimator<TTransformer> 多くのオブジェクトを含むパイプラインに形成されることが多いため、トランスフォーマーを取得するエスティメーターがこのチェーンのどこかに埋もれる場所を介して EstimatorChain<TLastTransformer> 、推定器のチェーンを構築する必要がある場合があります。 このシナリオでは、このメソッドを使用して、fit が呼び出されると呼び出されるデリゲートをアタッチできます。 |
適用対象
こちらもご覧ください
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