LdSvmTrainer Klasa

Odwołanie

Definicja

Przestrzeń nazw:: Microsoft.ML.Trainers

Zestaw:: Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Pakiet:: Microsoft.ML v3.0.1

Pakiet:: Microsoft.ML v1.5.5

Pakiet:: Microsoft.ML v1.6.0

Pakiet:: Microsoft.ML v1.7.0

Pakiet:: Microsoft.ML v2.0.0

Ważne

Niektóre informacje odnoszą się do produktu w wersji wstępnej, który może zostać znacząco zmodyfikowany przed wydaniem. Firma Microsoft nie udziela żadnych gwarancji, jawnych lub domniemanych, w odniesieniu do informacji podanych w tym miejscu.

Element IEstimator<TTransformer> do przewidywania celu przy użyciu nieliniowego modelu klasyfikacji binarnej wyszkolonego przy użyciu lokalnego głębokiego svM.

public sealed class LdSvmTrainer : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LdSvmModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LdSvmModelParameters>

type LdSvmTrainer = class
    inherit TrainerEstimatorBase<BinaryPredictionTransformer<LdSvmModelParameters>, LdSvmModelParameters>

Public NotInheritable Class LdSvmTrainer
Inherits TrainerEstimatorBase(Of BinaryPredictionTransformer(Of LdSvmModelParameters), LdSvmModelParameters)

Dziedziczenie: Object

TrainerEstimatorBase<BinaryPredictionTransformer<LdSvmModelParameters>,LdSvmModelParameters>
LdSvmTrainer

Uwagi

Aby utworzyć ten trener, użyj polecenia LdSvm lub LdSvm(Options).

Kolumny wejściowe i wyjściowe

Dane kolumny etykiety wejściowej muszą mieć wartość Boolean. Dane wejściowe funkcji kolumny muszą być znanym wektorem o rozmiarze Single. Ten trener generuje następujące kolumny:

Nazwa kolumny wyjściowej	Typ kolumny	Opis
`Score`	Single	Niezwiązany wynik, który został obliczony przez model.
`PredictedLabel`	Boolean	Przewidywana etykieta na podstawie znaku wyniku. Wynik ujemny mapuje na `false` wartości i wynik dodatni jest mapowy na `true`.

Cechy trenera


Zadanie uczenia maszynowego	Klasyfikacja binarna
Czy normalizacja jest wymagana?	Tak
Czy buforowanie jest wymagane?	Nie
Wymagane narzędzie NuGet oprócz Microsoft.ML	Brak
Eksportowanie do pliku ONNX	Nie

Szczegóły algorytmu trenowania

Local Deep SVM (LD-SVM) to uogólnienie zlokalizowanego uczenia jądra dla maszyn wirtualnych nieliniowych. Wiele metod jądra uczy się innego jądra, a tym samym innego klasyfikatora dla każdego punktu w przestrzeni funkcji. Koszt czasu przewidywania dla wielu metod jądra może być zbyt kosztowny dla dużych zestawów treningowych, ponieważ jest proporcjonalny do liczby wektorów obsługi, a te rosną liniowo z rozmiarem zestawu treningowego. LD-SVM zmniejsza koszt przewidywania, ucząc się osadzania funkcji lokalnej opartej na drzewie, która jest wysokowymiarowa i rozrzedzona, efektywnie kodując nieliniowe. Przy użyciu LD-SVM koszt przewidywania rośnie logarytmicznie z rozmiarem zestawu treningowego, a nie liniowo, z tolerowaną utratą dokładności klasyfikacji.

Local Deep SVM to implementacja algorytmu opisanego w języku C. Jose, P. Goyal, P. Aggrwal i M. Varma, Local Deep Kernel Learning for Efficient Non-linear SVM Prediction, ICML, 2013.

Zapoznaj się z sekcją Zobacz również, aby uzyskać linki do przykładów użycia.

Pola

FeatureColumn	Kolumna funkcji, której oczekuje trener. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	Kolumna etykiety, którą oczekuje trener. Może to być `null`wartość , która wskazuje, że etykieta nie jest używana do trenowania. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	Kolumna wagi, którą oczekuje trener. Może to być `null`, co wskazuje, że waga nie jest używana do trenowania. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Właściwości

Info	Element IEstimator<TTransformer> do przewidywania celu przy użyciu nieliniowego modelu klasyfikacji binarnej wyszkolonego przy użyciu lokalnego głębokiego svM.

Metody

Fit(IDataView)	Trenuje i zwraca wartość ITransformer. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	Element IEstimator<TTransformer> do przewidywania celu przy użyciu nieliniowego modelu klasyfikacji binarnej wyszkolonego przy użyciu lokalnego głębokiego svM. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Metody rozszerzania

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Dołącz punkt kontrolny buforowania do łańcucha narzędzia do szacowania. Zapewni to, że narzędzia do szacowania podrzędnego zostaną wytrenowane względem buforowanych danych. Warto mieć punkt kontrolny buforowania, zanim trenerzy przejmą wiele danych.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Biorąc pod uwagę narzędzie do szacowania, zwróć obiekt opakowujący, który wywoła delegata po Fit(IDataView) wywołaniu. Często ważne jest, aby narzędzie do szacowania zwracało informacje o tym, co było odpowiednie, dlatego Fit(IDataView) metoda zwraca specjalnie wpisany obiekt, a nie tylko ogólną ITransformerwartość . Jednak w tym samym czasie IEstimator<TTransformer> często są tworzone w potoki z wieloma obiektami, więc może być konieczne utworzenie łańcucha narzędzi do szacowania za pośrednictwem EstimatorChain<TLastTransformer> miejsca, w którym narzędzie do szacowania, dla którego chcemy uzyskać transformator jest pochowany gdzieś w tym łańcuchu. W tym scenariuszu możemy za pomocą tej metody dołączyć delegata, który zostanie wywołany po wywołaniu dopasowania.

Dotyczy

Share via