LbfgsPoissonRegressionTrainer 클래스
정의
중요
일부 정보는 릴리스되기 전에 상당 부분 수정될 수 있는 시험판 제품과 관련이 있습니다. Microsoft는 여기에 제공된 정보에 대해 어떠한 명시적이거나 묵시적인 보증도 하지 않습니다.
IEstimator<TTransformer> 포아송 회귀 모델을 학습하기 위한 것입니다.
public sealed class LbfgsPoissonRegressionTrainer : Microsoft.ML.Trainers.LbfgsTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PoissonRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.PoissonRegressionModelParameters>type LbfgsPoissonRegressionTrainer = class
inherit LbfgsTrainerBase<LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer<PoissonRegressionModelParameters>, PoissonRegressionModelParameters>Public NotInheritable Class LbfgsPoissonRegressionTrainer
Inherits LbfgsTrainerBase(Of LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer(Of PoissonRegressionModelParameters), PoissonRegressionModelParameters)- 상속
설명
이 트레이너를 만들려면 LbfgsPoissonRegression 또는 LbfgsPoissonRegression(옵션)을 사용합니다.
입력 및 출력 열
입력 레이블 열 데이터는 Single이어야 합니다. 입력 기능 열 데이터는 알려진 크기의 벡터 Single여야 합니다.
이 트레이너는 다음 열을 출력합니다.
| 출력 열 이름 | 열 유형 | 설명 |
|---|---|---|
Score |
Single | 모델에서 예측한 바인딩되지 않은 점수입니다. |
트레이너 특성
| 기계 학습 작업 | 회귀 |
| 정규화가 필요한가요? | 예 |
| 캐싱이 필요한가요? | 아니요 |
| Microsoft.ML 외에도 필요한 NuGet | 없음 |
| ONNX로 내보낼 수 있습니다. | 예 |
학습 알고리즘 세부 정보
포아송 회귀 는 매개 변수가 있는 회귀 메서드입니다. 종속 변수의 조건부 평균 로그가 종속 변수의 선형 함수를 따른다고 가정합니다. 종속 변수가 Poisson 분포를 따른다고 가정하면, 얻은 관찰의 가능성을 최대화하여 회귀 매개 변수를 추정할 수 있습니다.
사용 예제에 대한 링크는 참고 섹션을 참조하세요.
필드
| FeatureColumn |
트레이너가 기대하는 기능 열입니다. (다음에서 상속됨 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
트레이너가 기대하는 레이블 열입니다. Can be |
| WeightColumn |
트레이너가 기대하는 체중 열입니다. 가중치가 학습에 사용되지 않음을 나타내는 일 |
속성
| Info |
IEstimator<TTransformer> 포아송 회귀 모델을 학습하기 위한 것입니다. (다음에서 상속됨 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>) |
메서드
| Fit(IDataView, LinearModelParameters) |
이미 학습된 |
| Fit(IDataView) |
를 학습하고 반환합니다 ITransformer. (다음에서 상속됨 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
IEstimator<TTransformer> 포아송 회귀 모델을 학습하기 위한 것입니다. (다음에서 상속됨 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
확장 메서드
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
추정기 체인에 '캐싱 검사점'을 추가합니다. 이렇게 하면 다운스트림 추정기가 캐시된 데이터에 대해 학습됩니다. 여러 데이터 전달을 수행하는 트레이너 앞에 캐싱 검사점을 두는 것이 유용합니다. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
추정기가 지정된 경우 대리자를 호출한 후 Fit(IDataView) 호출되는 래핑 개체를 반환합니다. 예측 도구가 적합한 항목에 대한 정보를 반환하는 것이 중요한 경우가 많습니다. 따라서 Fit(IDataView) 메서드는 일반 ITransformer개체가 아닌 특별히 형식화된 개체를 반환합니다. 그러나 동시에 IEstimator<TTransformer> 개체가 많은 파이프라인으로 형성되는 경우가 많으므로 변압기를 가져올 추정기가 이 체인의 어딘가에 묻혀 있는 위치를 통해 EstimatorChain<TLastTransformer> 추정기 체인을 빌드해야 할 수도 있습니다. 이 시나리오에서는 fit이 호출되면 호출되는 대리자를 이 메서드를 통해 연결할 수 있습니다. |