fastLinear: fastLinear

Artigo
05/23/2023

Cria uma lista que contém o nome e os argumentos da função para treinar um modelo Linear Rápido com rxEnsemble.

Uso

  fastLinear(lossFunction = NULL, l2Weight = NULL, l1Weight = NULL,
    trainThreads = NULL, convergenceTolerance = 0.1, maxIterations = NULL,
    shuffle = TRUE, checkFrequency = NULL, ...)

Argumentos

`lossFunction`

Especifica a função de perda empírica a ser otimizada. Para classificação binária, as seguintes opções estão disponíveis:

logLoss: a perda de log. Esse é o padrão.
hingeLoss: a perda de dobradiça do SVM. O respectivo parâmetro representa o tamanho da margem.
smoothHingeLoss: a perda de dobradiça suavizada. O respectivo parâmetro representa a constante de suavização.
Para a regressão linear, no momento há suporte para a perda quadrática squaredLoss. Quando esse parâmetro é definido como NULL, o valor padrão depende do tipo de aprendizado:
logLoss para classificação binária.
squaredLoss para regressão linear.

`l2Weight`

Especifica o peso de regularização de L2. O valor precisa ser não negativo ou NULL. Se NULL for especificado, o valor real será computado automaticamente com base no conjunto de dados. NULL é o valor padrão.

`l1Weight`

Especifica o peso de regularização de L1. O valor precisa ser não negativo ou NULL. Se NULL for especificado, o valor real será computado automaticamente com base no conjunto de dados. NULL é o valor padrão.

`trainThreads`

Especifica quantos threads simultâneos podem ser usados para executar o algoritmo. Quando esse parâmetro é definido como NULL, o número de threads usados é determinado com base no número de processadores lógicos disponíveis para o processo, bem como pela dispersão de dados. Defina-o como 1 para executar o algoritmo em um só thread.

`convergenceTolerance`

Especifica o limite de tolerância usado como um critério de convergência. Ele precisa estar entre 0 e 1. O valor padrão é 0.1. O algoritmo é considerado convergido quando a lacuna de dualidade relativa, que é a proporção entre a lacuna de dualidade e a perda primária, cai abaixo da tolerância de convergência especificada.

`maxIterations`

Especifica um limite superior no número de iterações de treinamento. Esse parâmetro precisa ser positivo ou NULL. Se NULL for especificado, o valor real será computado automaticamente com base no conjunto de dados. Cada iteração exige uma passagem completa nos dados de treinamento. O treinamento é encerrado depois que ocorre uma das duas opções: o número total de iterações atinge o limite superior especificado ou a função de perda é convergida.

`shuffle`

Especifica se os dados de treinamento devem ser embaralhados. Defina TRUE para embaralhar os dados e FALSE para não os embaralhar. O valor padrão é TRUE. O SDCA é um algoritmo estocástico de otimização. Quando o embaralhamento está ativado, os dados de treinamento são embaralhados em cada iteração.

`checkFrequency`

O número de iterações após o qual a função de perda é computada e verificada para determinar se ela foi convergida. O valor especificado precisa ser um inteiro positivo ou NULL. Se for NULL, o valor real será computado automaticamente com base no conjunto de dados. Caso contrário, por exemplo, se checkFrequency = 5 for especificado, a função de perda será computada e a convergência será verificada a cada cinco iterações. A computação da função de perda exige uma passagem completa separada nos dados de treinamento.

`...`

Argumentos adicionais.

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