共用方式為


SgdBinaryTrainerBase<TModel> 類別

定義

public abstract class SgdBinaryTrainerBase<TModel> : Microsoft.ML.Trainers.LinearTrainerBase<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel> where TModel : class
type SgdBinaryTrainerBase<'Model (requires 'Model : null)> = class
    inherit LinearTrainerBase<BinaryPredictionTransformer<'Model>, 'Model (requires 'Model : null)>
Public MustInherit Class SgdBinaryTrainerBase(Of TModel)
Inherits LinearTrainerBase(Of BinaryPredictionTransformer(Of TModel), TModel)

類型參數

TModel
繼承
衍生

欄位

FeatureColumn

定型器預期的功能資料行。

(繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn

定型器預期的標籤資料行。 可以是 null ,表示標籤不會用於定型。

(繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn

定型器預期的加權資料行。 可以是 null ,表示不會使用權數來定型。

(繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

屬性

Info

方法

Fit(IDataView, LinearModelParameters)

使用已定 modelParameters 型的 SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer 繼續訓練 ,並傳 Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer 回 。

Fit(IDataView)

定型並傳 ITransformer 回 。

(繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape) (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

擴充方法

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

將「快取檢查點」附加至估算器鏈結。 這可確保下游估算器會針對快取的資料定型。 在接受多個資料通過的定型器之前,擁有快取檢查點會很有説明。

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

假設有估算器,則會傳回包裝物件,一旦 Fit(IDataView) 呼叫委派即可。 估算器通常必須傳回符合專案的相關資訊,這就是方法 Fit(IDataView) 傳回特定型別物件的原因,而不是只傳回一般 ITransformer 。 不過,同時 IEstimator<TTransformer> ,通常會形成具有許多物件的管線,因此我們可能需要透過 EstimatorChain<TLastTransformer> 建置估算器的鏈結,而我們想要取得轉換器的估算器會在此鏈結的某處被隱藏。 在該案例中,我們可以透過此方法附加呼叫一次將會呼叫的委派。

適用於