SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters> Sınıf

Tanım

Ad Alanı:

Microsoft.ML.Trainers

Bütünleştirilmiş Kod:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paket:

Microsoft.ML v3.0.1

SDCA, destek vektör makinesi, doğrusal regresyon, lojistik regresyon gibi doğrusal modeller için (genelleştirilmiş) genel bir eğitim algoritmasıdır. SDCA ikili sınıflandırma eğitmen ailesi birkaç korumalı üye içerir: (1) SdcaNonCalibratedBinaryTrainer genel kayıp fonksiyonlarını destekler ve döndürür LinearBinaryModelParameters. (2) SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer temelde düzenli bir lojistik regresyon modeli eğitmektedir. Lojistik regresyon doğal olarak olasılık çıkışı sağladığından, oluşturulan bu modelin türü olur CalibratedModelParametersBase<TSubModel,TCalibrator>. where TSubModel is LinearBinaryModelParameters and TCalibrator is PlattCalibrator.

public abstract class SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters> : Microsoft.ML.Trainers.SdcaTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<TModelParameters>,TModelParameters> where TModelParameters : class

type SdcaBinaryTrainerBase<'ModelParameters (requires 'ModelParameters : null)> = class
    inherit SdcaTrainerBase<SdcaBinaryTrainerBase<'ModelParameters>.BinaryOptionsBase, BinaryPredictionTransformer<'ModelParameters>, 'ModelParameters (requires 'ModelParameters : null)>

Public MustInherit Class SdcaBinaryTrainerBase(Of TModelParameters)
Inherits SdcaTrainerBase(Of SdcaBinaryTrainerBase(Of TModelParameters).BinaryOptionsBase, BinaryPredictionTransformer(Of TModelParameters), TModelParameters)

Tür Parametreleri

TModelParameters

Devralma

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>

SdcaTrainerBase<SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase,BinaryPredictionTransformer<TModelParameters>,TModelParameters>

SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>

Türetilmiş

Microsoft.ML.Trainers.SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer

Microsoft.ML.Trainers.SdcaNonCalibratedBinaryTrainer

Alanlar

FeatureColumn	Eğitmenin beklediği özellik sütunu. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	Eğitmenin beklediği etiket sütunu. etiketin eğitim için kullanılmadığını gösteren olabilir null. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	Eğitmenin beklediği ağırlık sütunu. nullolabilir, bu da ağırlığın eğitim için kullanılmadığını gösterir. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Özellikler

Info

SDCA, destek vektör makinesi, doğrusal regresyon, lojistik regresyon gibi doğrusal modeller için (genelleştirilmiş) genel bir eğitim algoritmasıdır. SDCA ikili sınıflandırma eğitmen ailesi birkaç korumalı üye içerir: (1) SdcaNonCalibratedBinaryTrainer genel kayıp fonksiyonlarını destekler ve döndürür LinearBinaryModelParameters. (2) SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer temelde düzenli bir lojistik regresyon modeli eğitmektedir. Lojistik regresyon doğal olarak olasılık çıkışı sağladığından, oluşturulan bu modelin türü olur CalibratedModelParametersBase<TSubModel,TCalibrator>. where TSubModel is LinearBinaryModelParameters and TCalibrator is PlattCalibrator.

Yöntemler

Fit(IDataView)

bir ITransformereğitip döndürür. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

GetOutputSchema(SchemaShape)

SDCA, destek vektör makinesi, doğrusal regresyon, lojistik regresyon gibi doğrusal modeller için (genelleştirilmiş) genel bir eğitim algoritmasıdır. SDCA ikili sınıflandırma eğitmen ailesi birkaç korumalı üye içerir: (1) SdcaNonCalibratedBinaryTrainer genel kayıp fonksiyonlarını destekler ve döndürür LinearBinaryModelParameters. (2) SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer temelde düzenli bir lojistik regresyon modeli eğitmektedir. Lojistik regresyon doğal olarak olasılık çıkışı sağladığından, oluşturulan bu modelin türü olur CalibratedModelParametersBase<TSubModel,TCalibrator>. where TSubModel is LinearBinaryModelParameters and TCalibrator is PlattCalibrator. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Uzantı Metotları

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

Tahmin zincirine 'önbelleğe alma denetim noktası' ekleme. Bu, aşağı akış tahmincilerinin önbelleğe alınan verilere karşı eğitilmesini sağlar. Birden çok veri geçiren eğitmenlerden önce bir önbelleğe alma kontrol noktası olması yararlıdır.

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

Tahmin aracı verildiğinde, bir temsilci çağrıldıktan sonra Fit(IDataView) çağıracak bir sarmalama nesnesi döndürün. Tahmin aracının neyin uygun olduğu hakkında bilgi döndürmesi genellikle önemlidir; bu nedenle Fit(IDataView) yöntem yalnızca genel ITransformerbir nesne yerine özel olarak yazılan bir nesne döndürür. Bununla birlikte, aynı zamanda, IEstimator<TTransformer> genellikle birçok nesne içeren işlem hatları halinde oluşturulur, bu nedenle transformatörü almak istediğimiz tahmin aracının EstimatorChain<TLastTransformer> bu zincirde bir yere gömülü olduğu bir tahmin aracı zinciri oluşturmamız gerekebilir. Bu senaryo için, bu yöntem aracılığıyla sığdır çağrıldıktan sonra çağrılacak bir temsilci ekleyebiliriz.