OlsModelParameters Classe

Le coefficient de détermination.

Coefficient ajusté de détermination. Il est uniquement possible de produire un R-squared ajusté s’il existe plus d’exemples que de paramètres dans le modèle plus un. Si cette condition n’est pas remplie, cette valeur sera NaN.

Le terme de biais du prédicteur.

Indique si le modèle a des statistiques par paramètre. Il s’agit de false iff StandardErrors, TValueset PValues sont toutes null. Un modèle n’a peut-être pas les statistiques par paramètre, car il n’y a pas eu plus d’exemples que de paramètres dans le modèle, ou parce qu’ils ont été explicitement supprimés lors de l’entraînement en définissant CalculateStatistics sur false.

valeurs p correspondant à chacune des erreurs standard du modèle. C’est null si et seulement si c’est HasStatisticsfalse.

Erreur standard par paramètre de modèle, où le premier correspond au biais, et tous les autres correspondent à chaque poids à leur tour. C’est null si et seulement si c’est HasStatisticsfalse.

valeurs t-Statistic correspondant à chacune des erreurs standard du modèle. C’est null si et seulement si c’est HasStatisticsfalse.

Coefficients de pondération des caractéristiques du prédicteur.

Utilisé pour déterminer la contribution de chaque fonctionnalité au score d’un exemple par FeatureContributionCalculatingTransformer. Pour les modèles linéaires, la contribution d’une fonctionnalité donnée est égale au produit de la valeur de caractéristique fois le poids correspondant.

Paramètres de modèle pour OlsTrainer.