LbfgsPoissonRegressionTrainer Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers

Сборка:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

Для IEstimator<TTransformer> обучения модели регрессии Пуассона.

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

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

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

Наследование

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

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

LbfgsPoissonRegressionTrainer

Комментарии

Чтобы создать этот обучающее средство, используйте LbfgsPoissonRegression или LbfgsPoissonRegression(Options).

Входные и выходные столбцы

Входные данные столбца меток должны иметь тип Single. Входные признаки данных столбцов должны быть вектором известного Singleразмера .

Этот алгоритм обучения выводит следующие столбцы:

Имя выходного столбца	Тип столбца	Описание
Score	Single	Несвязанная оценка, прогнозируемая моделью.

Характеристики тренера

Задача машинного обучения	Регрессия
Требуется ли нормализация?	Да
Требуется ли кэширование?	Нет
Требуется NuGet в дополнение к Microsoft.ML	Нет
Экспортируемый в ONNX	Да

Сведения об алгоритме обучения

Регрессия Пуассона — это параметризованный метод регрессии. Предполагается, что журнал условного среднего значения зависимой переменной следует линейной функции зависимых переменных. Предполагая, что зависимые переменные следуют распределению Пуассона, параметры регрессии можно оценить, максимизируя вероятность полученных наблюдений.

Ссылки на примеры использования см. в разделе "См. также".

Поля

FeatureColumn	Столбец признаков, который ожидает тренер. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	Столбец метки, который ожидает тренер. Может иметь значение null, указывающее, что метка не используется для обучения. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	Столбец веса, который ожидает тренер. Может быть null, что указывает, что вес не используется для обучения. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Свойства

Info	Для IEstimator<TTransformer> обучения модели регрессии Пуассона. (Унаследовано от LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>)

Методы

Fit(IDataView)	Тренирует и возвращает .ITransformer (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
Fit(IDataView, LinearModelParameters)	Продолжает обучение LbfgsPoissonRegressionTrainer использования уже обученного linearModel и возвращает RegressionPredictionTransformer<TModel>значение .
GetOutputSchema(SchemaShape)	Для IEstimator<TTransformer> обучения модели регрессии Пуассона. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Методы расширения

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Добавьте "контрольную точку кэширования" в цепочку оценщика. Это гарантирует, что подчиненные оценщики будут обучены на основе кэшированных данных. Рекомендуется использовать контрольную точку кэширования перед обучением, которые принимают несколько данных.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Учитывая оценщик, верните объект-оболочку, который будет вызывать делегат один раз Fit(IDataView) . Часто важно, чтобы оценщик возвращал сведения о том, что было положено, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает специально типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако в то же время часто IEstimator<TTransformer> формируются в конвейеры со многими объектами, поэтому нам может потребоваться создать цепочку оценщиков, где EstimatorChain<TLastTransformer> оценщик, для которого мы хотим получить преобразователь, похоронен где-то в этой цепочке. В этом сценарии мы можем подключить делегат, который будет вызываться после вызова соответствия.

См. также раздел

• LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)
• LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LbfgsPoissonRegressionTrainer+Options)
• LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options