SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options Sınıf

Tanım

Ad Alanı:

Microsoft.ML.Trainers

Bütünleştirilmiş Kod:

Microsoft.ML.Mkl.Components.dll

Paket:

Microsoft.ML.Mkl.Components v3.0.1

içinde SymbolicSgdLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)kullanılan için SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer seçenekleri.

public sealed class SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithLabel

type SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
    inherit TrainerInputBaseWithLabel

Public NotInheritable Class SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits TrainerInputBaseWithLabel

Devralma

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

Oluşturucular

SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()

içinde SymbolicSgdLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)kullanılan için SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer seçenekleri.

Alanlar

FeatureColumnName	Özellikler için kullanılacak sütun. (Devralındığı yer: TrainerInputBase)
L2Regularization	L2 normalleştirme.
LabelColumnName	Etiketler için kullanılacak sütun. (Devralındığı yer: TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Öğrenme oranı. Daha büyük bir değer, eğitim süresini kısaltabilir ancak sayısal dengesizlik ve fazla sığdırma olabilir.
MemorySize	MB cinsinden hızlandırma bellek bütçesi.
NumberOfIterations	Veriler üzerinden geçiş sayısı.
NumberOfThreads	Kilitsiz paralellik derecesi. Bu değer 1'den yüksek olarak ayarlanırsa determinizm garanti edilmez. Varsayılan değer, sistemde kullanılabilen mantıksal çekirdek sayısıdır.
PositiveInstanceWeight	Dengesiz veriler için pozitif sınıfa ağırlık uygulayın.
Shuffle	olarak true ayarlandığında verilerin karıştırması neden olur.
Tolerance	Ardışık geçişlerde ortalama kayıp farkı için tolerans. Bir yinelemede kayıp azaltması belirtilen toleranstan daha küçükse eğitim süreci sonlandırılır.
UpdateFrequency	Her iş parçacığının yineleme sayısı, bir yerel modeli genel modelle birleştirene kadar öğrenir. Düşük değer daha fazla güncelleştirilmiş genel model, yüksek değer ise daha az önbellek trafiği anlamına gelir.