SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Trainers

어셈블리:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

패키지:

Microsoft.ML v3.0.1

public abstract class SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.Trainers.StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel> where TOptions : SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class

type SdcaTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> SdcaTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
    inherit StochasticTrainerBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>

Public MustInherit Class SdcaTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TModel)
Inherits StochasticTrainerBase(Of TTransformer, TModel)

형식 매개 변수

TOptions

TTransformer

TModel

상속

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>

SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>

파생

Microsoft.ML.Trainers.SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>

Microsoft.ML.Trainers.SdcaMulticlassTrainerBase<TModel>

Microsoft.ML.Trainers.SdcaRegressionTrainer

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	(다음에서 상속됨 StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>)

메서드

Fit(IDataView)	를 학습하고 반환합니다 ITransformer. (다음에서 상속됨 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	(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.