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LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options Classe

Definição

public sealed class LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LbfgsTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.OptionsBase
type LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
    inherit LbfgsTrainerBase<LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBase
Public NotInheritable Class LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits LbfgsTrainerBase(Of LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase
Herança

Construtores

LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()

Opções para o LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer conforme usado em LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)

Campos

ComputeStandardDeviation

A instância do ComputeLogisticRegressionStandardDeviation que calcula o std das estatísticas de treinamento, no final do treinamento. Os cálculos não fazem parte do pacote Microsoft.ML, devido ao tamanho do MKL. Se você precisar desses cálculos, adicione o pacote Microsoft.ML.Mkl.Components e inicialize ComputeStandardDeviation. para a ComputeLogisticRegressionStandardDeviation implementação no pacote Microsoft.ML.Mkl.Components.

DenseOptimizer

Forçar a densificação dos vetores de otimização interna. O padrão é false.

(Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EnforceNonNegativity

Impor pesos não negativos. O padrão é false.

(Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName

Coluna a ser usada, por exemplo, peso.

(Herdado de TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

Coluna a ser usada para recursos.

(Herdado de TrainerInputBase)
HistorySize

Número de iterações anteriores a serem lembradas para estimar o Hessian. Valores mais baixos significam estimativas mais rápidas, mas menos precisas.

(Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
InitialWeightsDiameter

Escala de pesos iniciais.

(Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L1Regularization

Peso de regularização L1.

(Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization

Peso de regularização L2.

(Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName

Coluna a ser usada para rótulos.

(Herdado de TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations

Número de iterações.

(Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads

Número de threads. Nulo significa usar o número de processadores.

(Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
OptimizationTolerance

Parâmetro de tolerância para convergência de otimização. (Baixo = mais lento, mais preciso).

(Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Quiet

Determina se a saída deve ser produzida durante o treinamento ou não.

(Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ShowTrainingStatistics

Se definido como estatísticas de treinamento verdadeiras , será gerado no final do treinamento. Se você tiver um grande número de parâmetros de treinamento aprendidos (mais de 500), a geração das estatísticas de treinamento poderá levar alguns segundos. Mais de 1000 pesos podem levar alguns minutos. Para esses casos, considere usar a instância do ComputeLogisticRegressionStandardDeviation presente no pacote Microsoft.ML.Mkl.Components. Isso calcula as estatísticas usando aceleração de hardware.

StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance

Execute o SGD para inicializar pesos LR, convergindo para essa tolerância.

(Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Aplica-se a