SdcaRegressionTrainer.Options 类

定义

public sealed class SdcaRegressionTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.SdcaTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.SdcaRegressionTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LinearRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LinearRegressionModelParameters>.OptionsBase
type SdcaRegressionTrainer.Options = class
    inherit SdcaTrainerBase<SdcaRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer<LinearRegressionModelParameters>, LinearRegressionModelParameters>.OptionsBase
Public NotInheritable Class SdcaRegressionTrainer.Options
Inherits SdcaTrainerBase(Of SdcaRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer(Of LinearRegressionModelParameters), LinearRegressionModelParameters).OptionsBase
继承

构造函数

SdcaRegressionTrainer.Options()

创建 SdcaRegressionTrainer.Options 对象。

字段

BiasLearningRate

调整偏差的学习率,从正则化。

(继承自 SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceCheckFrequency

确定在迭代次数方面检查收敛的频率。

(继承自 SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceTolerance

对双性差距与原始损失之间的比率的容忍度,用于收敛检查。

(继承自 SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName

要用于示例权重的列。

(继承自 TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

要用于功能的列。

(继承自 TrainerInputBase)
L1Regularization

L1 正则化 超参数。

(继承自 SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization

L2 正则化 超参数。

(继承自 SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName

要用于标签的列。

(继承自 TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations

要对数据执行的最大传递数。

(继承自 SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads

无锁并行度。

(继承自 SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Shuffle

确定是否对每个训练迭代对数据进行混排。

(继承自 SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

属性

LossFunction

自定义 丢失

适用于