SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers

Сборка:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

ПрогнозированиеIEstimator<TTransformer> целевого объекта с помощью линейного многоклассового классификатора. Обученная модель LinearMulticlassModelParameters создает вероятности классов.

public sealed class SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer : Microsoft.ML.Trainers.SdcaMulticlassTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearMulticlassModelParameters>

type SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer = class
    inherit SdcaMulticlassTrainerBase<LinearMulticlassModelParameters>

Public NotInheritable Class SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer
Inherits SdcaMulticlassTrainerBase(Of LinearMulticlassModelParameters)

Наследование

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>

SdcaTrainerBase<SdcaMulticlassTrainerBase<TModel>.MulticlassOptions,MulticlassPredictionTransformer<TModel>,TModel>

SdcaMulticlassTrainerBase<LinearMulticlassModelParameters>

SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer

Комментарии

Чтобы создать этот тренер, используйте SdcaMaximumEntropy или SdcaMaximumEntropy(Options).

Входные и выходные столбцы

Входные данные столбца меток должны быть типом ключа , а столбец компонента должен быть вектором известного Singleразмера.

Этот алгоритм обучения выводит следующие столбцы:

Имя выходного столбца	Тип столбца	Описание
Score	Вектор Single	Оценки всех классов. Более высокое значение означает большую вероятность попадания в связанный класс. Если i-й элемент имеет самое большое значение, индекс прогнозируемой метки будет равен i. Обратите внимание, что индекс i отсчитывается от нуля.
PredictedLabel	Тип key	Индекс прогнозируемой метки. Если его значение равно i, фактическая метка будет i-й категорией во входном типе метки с ключевым значением.

Характеристики тренера

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

Функция оценки

Это обучает линейную модель для решения проблем многоклассовой классификации. Предположим, что количество классов составляет $m$, а количество признаков — $n$. Он назначает класс $c$-th вектор коэффициента $\textbf{w}_c \in {\mathbb R}^n$ и предвзятость $b_c \in {\mathbb R}$, для $c=1,\dots,m$. Учитывая вектор признаков $\textbf{x} \in {\mathbb R}^n$, оценка класса $c$-th будет $\hat{y}^c = \textbf{w}_c^T \textbf{x} + b_c$. Обратите внимание, что значение $c$-th в столбце выходных показателей — всего $\hat{y}^c$.

Сведения о алгоритме обучения

См. документацию по SdcaMulticlassTrainerBase.

Ознакомьтесь с разделом "См. также" ссылки на примеры использования.

Поля

FeatureColumn	Столбец признаков, который ожидает тренер. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	Столбец меток, 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	ПрогнозированиеIEstimator<TTransformer> целевого объекта с помощью линейного многоклассового классификатора. Обученная модель LinearMulticlassModelParameters создает вероятности классов. (Унаследовано от StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>)

Методы

Fit(IDataView)	Поезда и возвращается ITransformer. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	ПрогнозированиеIEstimator<TTransformer> целевого объекта с помощью линейного многоклассового классификатора. Обученная модель LinearMulticlassModelParameters создает вероятности классов. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Методы расширения

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

Добавьте "контрольную точку кэширования" в цепочку оценщика. Это обеспечит обучение подчиненных оценщиков на основе кэшированных данных. Рекомендуется создать контрольную точку кэширования перед обучением, которые принимают несколько передач данных.

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

Учитывая оценщик, возвращает объект-оболочку, который будет вызывать делегат один раз Fit(IDataView) . Часто важно, чтобы оценщик возвращал сведения о том, что было в форме, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает специально типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако, в то же время, IEstimator<TTransformer> часто формируются в конвейеры со многими объектами, поэтому нам может потребоваться построить 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

• SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer+Options)
• SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, ISupportSdcaClassificationLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
• SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer.Options