Поделиться через

SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options Класс

  • Ссылка

Определение

Пространство имен:
Microsoft.ML.Trainers
Сборка:
Microsoft.ML.StandardTrainers.dll
Пакет:
Microsoft.ML v3.0.1
Пакет:
Microsoft.ML v1.0.0
Пакет:
Microsoft.ML v1.1.0
Пакет:
Microsoft.ML v1.2.0
Пакет:
Microsoft.ML v1.3.1
Пакет:
Microsoft.ML v1.4.0
Пакет:
Microsoft.ML v1.5.5
Пакет:
Microsoft.ML v1.6.0
Пакет:
Microsoft.ML v1.7.0
Пакет:
Microsoft.ML v2.0.0

Параметры для используемых SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer в SdcaLogisticRegression(Options).

public sealed class SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.SdcaBinaryTrainerBase<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.BinaryOptionsBase
type SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
    inherit SdcaBinaryTrainerBase<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.BinaryOptionsBase
Public NotInheritable Class SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits SdcaBinaryTrainerBase(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).BinaryOptionsBase
Наследование
Object
TrainerInputBase
TrainerInputBaseWithLabel
TrainerInputBaseWithWeight
SdcaTrainerBase<SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase,BinaryPredictionTransformer<TModelParameters>,TModelParameters>.OptionsBase
SdcaBinaryTrainerBase<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>.BinaryOptionsBase
SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

Конструкторы

SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()

Параметры для используемых SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer в SdcaLogisticRegression(Options).

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.

(Унаследовано от SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase)
Shuffle

Определяет, следует ли перетасовывать данные для каждой итерации обучения.

(Унаследовано от SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Применяется к