SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters> クラス
定義
重要
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SDCA は、サポート ベクター マシン、線形回帰、ロジスティック回帰など、(一般化された) 線形モデルの一般的なトレーニング アルゴリズムです。 SDCA 二項分類トレーナー ファミリには、シールされたメンバーがいくつか含まれています。(1) SdcaNonCalibratedBinaryTrainer は一般的な損失機能をサポートし、 LinearBinaryModelParametersを返します。
(2) SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer は、基本的に正則化されたロジスティック回帰モデルをトレーニングします。 ロジスティック回帰は自然に確率出力を提供するため、この生成されたモデルの型は CalibratedModelParametersBase<TSubModel,TCalibrator>。
ここで、 TSubModel は LinearBinaryModelParameters され、 TCalibrator は PlattCalibrator。
public abstract class SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters> : Microsoft.ML.Trainers.SdcaTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<TModelParameters>,TModelParameters> where TModelParameters : classtype SdcaBinaryTrainerBase<'ModelParameters (requires 'ModelParameters : null)> = class
inherit SdcaTrainerBase<SdcaBinaryTrainerBase<'ModelParameters>.BinaryOptionsBase, BinaryPredictionTransformer<'ModelParameters>, 'ModelParameters (requires 'ModelParameters : null)>Public MustInherit Class SdcaBinaryTrainerBase(Of TModelParameters)
Inherits SdcaTrainerBase(Of SdcaBinaryTrainerBase(Of TModelParameters).BinaryOptionsBase, BinaryPredictionTransformer(Of TModelParameters), TModelParameters)型パラメーター
- TModelParameters
- 継承
-
SdcaTrainerBase<SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase,BinaryPredictionTransformer<TModelParameters>,TModelParameters>SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>
- 派生
フィールド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| FeatureColumn |
トレーナーが期待する特徴列。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
トレーナーが期待するラベル列。
|
| WeightColumn |
トレーナーが期待する重み列。
|
プロパティ
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| Info |
SDCA は、サポート ベクター マシン、線形回帰、ロジスティック回帰など、(一般化された) 線形モデルの一般的なトレーニング アルゴリズムです。 SDCA 二項分類トレーナー ファミリには、シールされたメンバーがいくつか含まれています。(1) SdcaNonCalibratedBinaryTrainer は一般的な損失機能をサポートし、 LinearBinaryModelParametersを返します。
(2) SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer は、基本的に正則化されたロジスティック回帰モデルをトレーニングします。 ロジスティック回帰は自然に確率出力を提供するため、この生成されたモデルの型は CalibratedModelParametersBase<TSubModel,TCalibrator>。
ここで、 |
メソッド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
ITransformerをトレーニングして返します。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
SDCA は、サポート ベクター マシン、線形回帰、ロジスティック回帰など、(一般化された) 線形モデルの一般的なトレーニング アルゴリズムです。 SDCA 二項分類トレーナー ファミリには、シールされたメンバーがいくつか含まれています。(1) SdcaNonCalibratedBinaryTrainer は一般的な損失機能をサポートし、 LinearBinaryModelParametersを返します。
(2) SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer は、基本的に正則化されたロジスティック回帰モデルをトレーニングします。 ロジスティック回帰は自然に確率出力を提供するため、この生成されたモデルの型は CalibratedModelParametersBase<TSubModel,TCalibrator>。
ここで、 |
拡張メソッド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
推定チェーンに "キャッシュ チェックポイント" を追加します。 これにより、ダウンストリーム推定器がキャッシュされたデータに対してトレーニングされるようになります。 複数のデータを受け取るトレーナーの前にキャッシュ チェックポイントを設定すると便利です。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
推定器が指定された場合は、 Fit(IDataView) が呼び出されるとデリゲートを呼び出すラップ オブジェクトを返します。 多くの場合、推定器が適合した内容に関する情報を返すことが重要です。そのため、 Fit(IDataView) メソッドは一般的な ITransformerではなく、明示的に型指定されたオブジェクトを返します。 ただし、同時に、 IEstimator<TTransformer> は多くのオブジェクトを含むパイプラインに形成されることが多いため、トランスフォーマーを取得する推定器がこのチェーンのどこかに埋もれている EstimatorChain<TLastTransformer> を使用して、推定器のチェーンを構築する必要がある場合があります。 このシナリオでは、このメソッドを使用して、fit が呼び出されると呼び出されるデリゲートをアタッチできます。 |