LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers

Сборка:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

Параметры для , LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer используемые в LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)

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

Наследование

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

LbfgsTrainerBase<LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options,BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>,CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>.OptionsBase

LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

Конструкторы

LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()

Параметры для , LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer используемые в LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)

Поля

ComputeStandardDeviation	Экземпляр , ComputeLogisticRegressionStandardDeviation вычисляющий std статистики обучения в конце обучения. Вычисления не являются частью пакета Microsoft.ML из-за размера MKL. Если вам нужны эти вычисления, добавьте пакет Microsoft.ML.Mkl.Components и инициализируйте ComputeStandardDeviation. в реализацию ComputeLogisticRegressionStandardDeviation в пакете Microsoft.ML.Mkl.Components.
DenseOptimizer	Принудительное уплотнение внутренних векторов оптимизации. Значение по умолчанию — false. (Унаследовано от LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EnforceNonNegativity	Принудительно применять не отрицательные весовые коэффициенты. Значение по умолчанию — false. (Унаследовано от LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName	Столбец, используемый для примера веса. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Столбец, используемый для функций. (Унаследовано от TrainerInputBase)
HistorySize	Количество предыдущих итераций, которые необходимо запомнить для оценки гессов. Более низкие значения означают более быстрые, но менее точные оценки. (Унаследовано от LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
InitialWeightsDiameter	Масштабирование начальных весов. (Унаследовано от LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L1Regularization	Вес регуляризации L1. (Унаследовано от LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization	Вес регуляризации L2. (Унаследовано от LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	Столбец, используемый для меток. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	Число итераций. (Унаследовано от LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	число потоков; Null означает использование количества процессоров. (Унаследовано от LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
OptimizationTolerance	Параметр tolerance для конвергенции оптимизации. (Низкий = медленнее, точнее). (Унаследовано от LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Quiet	Определяет, следует ли создавать выходные данные во время обучения. (Унаследовано от LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ShowTrainingStatistics	Если задано значение true , статистика обучения будет создана в конце обучения. При наличии большого количества изученных параметров обучения (более 500), создание статистики обучения может занять несколько секунд. Более 1000 весов может занять несколько минут. В таких случаях рассмотрите возможность использования экземпляра ComputeLogisticRegressionStandardDeviation , присутствующего в пакете Microsoft.ML.Mkl.Components. Это вычисляет статистику с помощью аппаратного ускорения.
StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance	Запустите SGD, чтобы инициализировать весовые коэффициенты LR, сходящиеся с этим допуском. (Унаследовано от LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)