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SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer 클래스

정의

IEstimator<TTransformer> 선형 다중 클래스 분류자를 사용하여 대상을 예측하는 것입니다. 학습된 모델은 LinearMulticlassModelParameters 클래스의 확률을 생성합니다.

public sealed class SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer : Microsoft.ML.Trainers.SdcaMulticlassTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearMulticlassModelParameters>
type SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer = class
    inherit SdcaMulticlassTrainerBase<LinearMulticlassModelParameters>
Public NotInheritable Class SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer
Inherits SdcaMulticlassTrainerBase(Of LinearMulticlassModelParameters)
상속

설명

이 트레이너를 만들려면 SdcaMaximumEntropy 또는 SdcaMaximumEntropy(옵션)를 사용합니다.

입력 및 출력 열

입력 레이블 열 데이터는 형식이어야 하며 기능 열은 알려진 크기의 벡터 Single여야 합니다.

이 트레이너는 다음 열을 출력합니다.

출력 열 이름 열 유형 설명
Score Single 벡터 모든 클래스의 점수. 값이 높을수록 연결된 클래스에 해당할 가능성이 높습니다. i번째 요소의 값이 가장 크다면 예측된 레이블 인덱스는 i가 됩니다. i는 0부터 시작하는 인덱스입니다.
PredictedLabel 형식 예측된 레이블의 인덱스입니다. 값이 i라면 실제 레이블은 키 값 입력 레이블 형식에서 i번째 범주입니다.

트레이너 특성

기계 학습 작업 다중 클래스 분류
정규화가 필요한가요?
캐싱이 필요한가요? 아니요
Microsoft.ML 외에도 필요한 NuGet 없음
ONNX로 내보낼 수 있습니다.

점수 매기기 함수

이렇게 하면 선형 모델을 학습하여 다중 클래스 분류 문제를 해결합니다. 클래스 수가 $m$이고 기능 수가 $n$라고 가정합니다. $c$-th 클래스에 계수 벡터 $\textbf{w}_c \in {\mathbb R}^n$ 및 {\mathbb R}$의 바이어스 $b_c \를 $c=1,\dots,m$에 할당합니다. 기능 벡터 $\textbf{x} \in {\mathbb R}^n$이면 $c$-th 클래스의 점수는 $\hat{y}^c = \textbf{w}_c^T \textbf{x} + b_c$입니다. 출력 점수 열의 $c$-th 값은 $\hat{y}^c$에 불과합니다.

학습 알고리즘 세부 정보

SdcaMulticlassTrainerBase의 설명서를 참조하세요.

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 null, which indicates that label is not used for training.

(다음에서 상속됨 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn

트레이너가 기대하는 체중 열입니다. 가중치가 학습에 사용되지 않음을 나타내는 일 null수 있습니다.

(다음에서 상속됨 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

속성

Info

IEstimator<TTransformer> 선형 다중 클래스 분류자를 사용하여 대상을 예측하는 것입니다. 학습된 모델은 LinearMulticlassModelParameters 클래스의 확률을 생성합니다.

(다음에서 상속됨 StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>)

메서드

Fit(IDataView)

를 학습하고 반환합니다 ITransformer.

(다음에서 상속됨 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)

IEstimator<TTransformer> 선형 다중 클래스 분류자를 사용하여 대상을 예측하는 것입니다. 학습된 모델은 LinearMulticlassModelParameters 클래스의 확률을 생성합니다.

(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.

적용 대상

추가 정보