SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options Classe

Définition

Espace de noms:: Microsoft.ML.Trainers

Assembly:: Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paquet:: Microsoft.ML v4.0.1

Paquet:: Microsoft.ML v1.0.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.1.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.2.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.3.1

Paquet:: Microsoft.ML v1.4.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.5.5

Paquet:: Microsoft.ML v1.6.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.7.0

Paquet:: Microsoft.ML v2.0.1

Paquet:: Microsoft.ML v3.0.1

Paquet:: Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Source:: SdcaBinary.cs

Source:: SdcaBinary.cs

Source:: SdcaBinary.cs

Important

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Options pour l’option SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer utilisée dans SdcaLogisticRegression(Options).

public sealed class SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.SdcaBinaryTrainerBase<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.BinaryOptionsBase

type SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
    inherit SdcaBinaryTrainerBase<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.BinaryOptionsBase

Public NotInheritable Class SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits SdcaBinaryTrainerBase(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).BinaryOptionsBase

Héritage: Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

SdcaTrainerBase<SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase,BinaryPredictionTransformer<TModelParameters>,TModelParameters>.OptionsBase

SdcaBinaryTrainerBase<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>.BinaryOptionsBase
SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

Constructeurs

Nom	Description
SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()	Options pour l’option SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer utilisée dans SdcaLogisticRegression(Options).

Champs

Nom	Description
BiasLearningRate	Taux d’apprentissage pour ajuster le biais d’être régularisé. (Hérité de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceCheckFrequency	Détermine la fréquence de vérification de la convergence en termes de nombre d’itérations. (Hérité de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceTolerance	Tolérance au rapport entre l’écart de la dualité et la perte primaire pour la vérification de la convergence. (Hérité de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName	Colonne à utiliser pour un exemple de poids. (Hérité de TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Colonne à utiliser pour les fonctionnalités. (Hérité de TrainerInputBase)
L1Regularization	Hyperparamètre de régularisation L1. (Hérité de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization	Hyperparamètre de régularisation L2. (Hérité de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	Colonne à utiliser pour les étiquettes. (Hérité de TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	Nombre maximal de passes à effectuer sur les données. (Hérité de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	Degré de parallélisme sans verrou. (Hérité de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
PositiveInstanceWeight	Poids à appliquer à la classe positive. Cela est utile pour l’entraînement avec des données déséquilibrées. (Hérité de SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase)
Shuffle	Détermine s’il faut mélanger des données pour chaque itération d’entraînement. (Hérité de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

S’applique à