LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers

Сборка:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

Параметры, LbfgsPoissonRegressionTrainer используемые в LbfgsPoissonRegression(Options).

public sealed class LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LbfgsTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PoissonRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.PoissonRegressionModelParameters>.OptionsBase

type LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options = class
    inherit LbfgsTrainerBase<LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer<PoissonRegressionModelParameters>, PoissonRegressionModelParameters>.OptionsBase

Public NotInheritable Class LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options
Inherits LbfgsTrainerBase(Of LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer(Of PoissonRegressionModelParameters), PoissonRegressionModelParameters).OptionsBase

Наследование

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

LbfgsTrainerBase<LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options,RegressionPredictionTransformer<PoissonRegressionModelParameters>,PoissonRegressionModelParameters>.OptionsBase

LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options

Конструкторы

LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options()

Параметры, LbfgsPoissonRegressionTrainer используемые в LbfgsPoissonRegression(Options).

Поля

DenseOptimizer	Принудительное дедентификации внутренних векторов оптимизации. Значение по умолчанию — false. (Унаследовано от LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EnforceNonNegativity	Принудительное применение ненарицательных весов. 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 следует помнить для оценки Хессиана. Более низкие значения означают более быстрые, но менее точные оценки. (Унаследовано от LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
InitialWeightsDiameter	Начальная шкала 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; Значение NULL означает использование числа процессоров. (Унаследовано от LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
OptimizationTolerance	Параметр отказоустойчивости 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)
StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance	Запустите МЕТОД JSON, чтобы инициализировать весовые коэффициенты LR, сходящиеся к этому допускам. (Унаследовано от LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)