ComputeLogisticRegressionStandardDeviation.ComputeStandardDeviation 메서드

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Trainers

어셈블리:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

패키지:

Microsoft.ML v3.0.1

표준 편차, p-value 및 z-Score를 추가로 계산하는 데 필요한 0이 아닌 각 학습 가중치의 표준 편차 매트릭스를 계산합니다. 계산은 MKL 크기로 인해 Microsoft.ML 패키지의 일부가 아닙니다. 이러한 계산이 필요한 경우 Microsoft.ML.Mkl.Components 패키지를 추가하고 Microsoft.ML.Mkl.Components 패키지의 구현으로 초기화 ComputeStandardDeviationComputeLogisticRegressionStandardDeviation 합니다. 정규화의 존재로 인해 근사값은 학습된 선형 계수의 분산을 계산하는 데 사용됩니다.

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)

매개 변수

hessian

Double[]

weightIndices

Int32[]

parametersCount

Int32

currentWeightsCount

Int32

ch

IChannel

l2Weight

Single

반환

VBuffer<Single>