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LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options 클래스

정의

public sealed class LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LbfgsTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PoissonRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.PoissonRegressionModelParameters>.OptionsBase
type LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options = class
    inherit LbfgsTrainerBase<LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer<PoissonRegressionModelParameters>, PoissonRegressionModelParameters>.OptionsBase
Public NotInheritable Class LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options
Inherits LbfgsTrainerBase(Of LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer(Of PoissonRegressionModelParameters), PoissonRegressionModelParameters).OptionsBase
상속

생성자

LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options()

LbfgsPoissonRegressionTrainer LbfgsPoissonRegression(옵션)에 사용되는 옵션입니다.

필드

DenseOptimizer

내부 최적화 벡터의 강제 비정규화 기본값은 false입니다.

(다음에서 상속됨 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EnforceNonNegativity

음수가 아닌 가중치를 적용합니다. 기본값은 false입니다.

(다음에서 상속됨 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName

예를 들어 가중치에 사용할 열입니다.

(다음에서 상속됨 TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

기능에 사용할 열입니다.

(다음에서 상속됨 TrainerInputBase)
HistorySize

헤시안을 추정하기 위해 기억해야 할 이전 반복 횟수입니다. 값이 낮을수록 더 빠르지만 정확도가 떨어집니다.

(다음에서 상속됨 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
InitialWeightsDiameter

초기 가중치 배율입니다.

(다음에서 상속됨 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L1Regularization

L1 정규화 가중치입니다.

(다음에서 상속됨 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization

L2 정규화 가중치입니다.

(다음에서 상속됨 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName

레이블에 사용할 열입니다.

(다음에서 상속됨 TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations

반복 횟수입니다.

(다음에서 상속됨 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads

스레드 수 Null은 프로세서 수를 사용하는 것을 의미합니다.

(다음에서 상속됨 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
OptimizationTolerance

최적화 수렴을 위한 허용 오차 매개 변수입니다. (낮음 = 느리고 더 정확).

(다음에서 상속됨 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Quiet

학습 중에 출력을 생성할지 여부를 결정합니다.

(다음에서 상속됨 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance

이 허용 오차에 수렴하여 SGD를 실행하여 LR 가중치를 초기화합니다.

(다음에서 상속됨 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

적용 대상