Udostępnij za pośrednictwem


SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options Klasa

Definicja

public sealed class SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.SdcaBinaryTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters>.BinaryOptionsBase
type SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options = class
    inherit SdcaBinaryTrainerBase<LinearBinaryModelParameters>.BinaryOptionsBase
Public NotInheritable Class SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options
Inherits SdcaBinaryTrainerBase(Of LinearBinaryModelParameters).BinaryOptionsBase
Dziedziczenie

Konstruktory

SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options()

Opcje dla .SdcaNonCalibratedBinaryTrainer

Pola

BiasLearningRate

Szybkość nauki dostosowywania stronniczość od regularnego uczenia się.

(Odziedziczone po SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceCheckFrequency

Określa częstotliwość sprawdzania zbieżności pod względem liczby iteracji.

(Odziedziczone po SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceTolerance

Tolerancja dla współczynnika między luką podwójnej a utratą prymatu w celu sprawdzenia zbieżności.

(Odziedziczone po SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName

Kolumna do użycia na przykład wagi.

(Odziedziczone po TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

Kolumna do użycia dla funkcji.

(Odziedziczone po TrainerInputBase)
L1Regularization

Hiperparametr regularyzacji L1.

(Odziedziczone po SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization

Hiperparametr regularyzacji L2.

(Odziedziczone po SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName

Kolumna do użycia dla etykiet.

(Odziedziczone po TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations

Maksymalna liczba przebiegów do wykonania w danych.

(Odziedziczone po SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads

Stopień równoległości bez blokady.

(Odziedziczone po SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
PositiveInstanceWeight

Waga, która ma zostać zastosowana do klasy dodatniej. Jest to przydatne w przypadku trenowania z niezrównoważonych danych.

(Odziedziczone po SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase)
Shuffle

Określa, czy należy przetasować dane dla każdej iteracji trenowania.

(Odziedziczone po SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Właściwości

LossFunction

Strata niestandardowa.

Dotyczy