SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase Класс
Определение
Важно!
Некоторые сведения относятся к предварительной версии продукта, в которую до выпуска могут быть внесены существенные изменения. Майкрософт не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, относительно приведенных здесь сведений.
Параметры для SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.
public class SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.SdcaTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<TModelParameters>,TModelParameters>.OptionsBase where TModelParameters : class
type SdcaBinaryTrainerBase<'ModelParameters (requires 'ModelParameters : null)>.BinaryOptionsBase = class
inherit SdcaTrainerBase<SdcaBinaryTrainerBase<'ModelParameters>.BinaryOptionsBase, BinaryPredictionTransformer<'ModelParameters>, 'ModelParameters (requires 'ModelParameters : null)>.OptionsBase
Public Class SdcaBinaryTrainerBase(Of TModelParameters).BinaryOptionsBase
Inherits SdcaTrainerBase(Of SdcaBinaryTrainerBase(Of TModelParameters).BinaryOptionsBase, BinaryPredictionTransformer(Of TModelParameters), TModelParameters).OptionsBase
Параметры типа
- TModelParameters
- Наследование
-
SdcaTrainerBase<SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase,BinaryPredictionTransformer<TModelParameters>,TModelParameters>.OptionsBaseSdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase
- Производный
Конструкторы
SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase() |
Параметры для SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>. |
Поля
BiasLearningRate |
Скорость обучения для корректировки смещения от регуляризации. (Унаследовано от SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
ConvergenceCheckFrequency |
Определяет частоту проверки конвергенции с точки зрения количества итераций. (Унаследовано от SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
ConvergenceTolerance |
Допустимость соотношения между разрывом двойности и первичной потерей для проверки конвергенции. (Унаследовано от SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
ExampleWeightColumnName |
Столбец, используемый для примера веса. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithWeight) |
FeatureColumnName |
Столбец, используемый для функций. (Унаследовано от TrainerInputBase) |
L1Regularization |
Гиперпараметров нормализации L1. (Унаследовано от SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
L2Regularization |
Гиперпараметров регуляризации L2. (Унаследовано от SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
LabelColumnName |
Столбец, используемый для меток. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithLabel) |
MaximumNumberOfIterations |
Максимальное количество проходов для выполнения по данным. (Унаследовано от SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
NumberOfThreads |
Степень параллелизма без блокировки. (Унаследовано от SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
PositiveInstanceWeight |
Вес, применяемый к положительному классу. Это полезно для обучения с несбалансированных данных. |
Shuffle |
Определяет, следует ли перетасовывать данные для каждой итерации обучения. (Унаследовано от SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |