SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options Klasse

Definition

Namespace:: Microsoft.ML.Trainers

Assembly:: Microsoft.ML.Mkl.Components.dll

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v4.0.1

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.0.0

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.1.0

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.2.0

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.3.1

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.4.0

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.5.5

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.6.0

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.7.1

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v2.0.1

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v3.0.1

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v5.0.0-preview.1.25125.4

Quelle:: SymSgdClassificationTrainer.cs

Quelle:: SymSgdClassificationTrainer.cs

Quelle:: SymSgdClassificationTrainer.cs

Quelle:: SymSgdClassificationTrainer.cs

Wichtig

Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.

Optionen für die SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer wie in SymbolicSgdLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer+Options).

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

type SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
    inherit TrainerInputBaseWithLabel

Public NotInheritable Class SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits TrainerInputBaseWithLabel

Vererbung: Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel
SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

Konstruktoren

Name	Beschreibung
SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()	Optionen für die SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer wie in SymbolicSgdLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer+Options).

Felder

Name	Beschreibung
FeatureColumnName	Spalte, die für Features verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBase)
L2Regularization	L2-Normalisierung.
LabelColumnName	Spalte, die für Bezeichnungen verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Lernrate. Ein größerer Wert kann die Schulungszeit möglicherweise reduzieren, aber numerische Instabilität und Überanpassung verursachen.
MemorySize	Das Speicherbudget der Beschleunigung in MB.
NumberOfIterations	Die Anzahl der Übergaben über die Daten.
NumberOfThreads	Grad der sperrfreien Parallelität. Determinismus wird nicht garantiert, wenn dies auf höher als 1 festgelegt ist. Der Standardwert ist die Anzahl der logischen Kerne, die auf dem System verfügbar sind.
PositiveInstanceWeight	Gewichtung auf die positive Klasse anwenden, für ungleichgewichtierte Daten.
Shuffle	Legen Sie fest, `true` dass die Daten neu gemischt werden.
Tolerance	Toleranz für differenziert durchschnittliche Verluste in aufeinander folgenden Durchläufen. Wenn die Reduzierung des Verlusts kleiner als die angegebene Toleranz in einer Iteration ist, wird der Schulungsvorgang beendet.
UpdateFrequency	Die Anzahl der Iterationen jedes Threads lernt ein lokales Modell, bis es mit dem globalen Modell kombiniert wird. Niedriger Wert bedeutet, dass ein aktualisiertes globales Modell und ein hoher Wert weniger Cachedatenverkehr bedeutet.

Gilt für: