OlsModelParameters 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.

에 대한 모델 매개 변수입니다 OlsTrainer.

public sealed class OlsModelParameters : Microsoft.ML.Trainers.RegressionModelParameters

type OlsModelParameters = class
    inherit RegressionModelParameters

Public NotInheritable Class OlsModelParameters
Inherits RegressionModelParameters

상속: Object

ModelParametersBase<Single>

LinearModelParameters

RegressionModelParameters
OlsModelParameters

RSquared	결정 계수입니다.
RSquaredAdjusted	조정된 결정 계수입니다. 모델에 매개 변수보다 더 많은 예제가 있는 경우에만 조정된 R 제곱을 생성할 수 있습니다. 이 조건이 충족되지 않으면 이 값은 입니다 `NaN`.

Bias	예측자의 바이어스 용어입니다. (다음에서 상속됨 LinearModelParameters)
HasStatistics	모델에 매개 변수별 통계가 있는지 여부입니다. 이는 false iff StandardErrors, TValues, 이며 PValues 모두 null입니다. 모델에 매개 변수보다 더 많은 예제가 없거나 false로 설정 CalculateStatistics 하여 학습에서 명시적으로 표시되지 않았기 때문에 모델에 매개 변수 통계가 없을 수 있습니다.
PValues	각 모델 표준 오류에 해당하는 p-값입니다. 이 경우 이 `null` 고 가 인 경우에만 HasStatistics 입니다 `false`.
StandardErrors	모델 매개 변수당 표준 오류입니다. 여기서 첫 번째는 바이어스에 해당하고 모든 후속 오류는 차례로 각 가중치에 해당합니다. 이 경우 이 `null` 고 가 인 경우에만 HasStatistics 입니다 `false`.
TValues	t-각 모델 표준 오류에 해당하는 통계 값입니다. 이 경우 이 `null` 고 가 인 경우에만 HasStatistics 입니다 `false`.
Weights	예측자의 기능 가중치 계수입니다. (다음에서 상속됨 LinearModelParameters)

ICalculateFeatureContribution.FeatureContributionCalculator	에서 예제 FeatureContributionCalculatingTransformer의 점수에 대한 각 기능의 기여도를 확인하는 데 사용됩니다. 선형 모델의 경우 지정된 기능의 기여도는 해당 가중치의 기능 값 배의 곱과 같습니다. (다음에서 상속됨 LinearModelParameters)
ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)	에 대한 모델 매개 변수입니다 OlsTrainer. (다음에서 상속됨 ModelParametersBase<TOutput>)