SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options Klasa

Definicja

Przestrzeń nazw:: Microsoft.ML.Trainers

Zestaw:: Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Pakiet:: Microsoft.ML v4.0.1

Pakiet:: Microsoft.ML v1.0.0

Pakiet:: Microsoft.ML v1.1.0

Pakiet:: Microsoft.ML v1.2.0

Pakiet:: Microsoft.ML v1.3.1

Pakiet:: Microsoft.ML v1.4.0

Pakiet:: Microsoft.ML v1.5.5

Pakiet:: Microsoft.ML v1.6.0

Pakiet:: Microsoft.ML v1.7.0

Pakiet:: Microsoft.ML v2.0.1

Pakiet:: Microsoft.ML v3.0.1

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

Źródło:: SdcaBinary.cs

Źródło:: SdcaBinary.cs

Źródło:: SdcaBinary.cs

Ważne

Niektóre informacje odnoszą się do produktu w wersji wstępnej, który może zostać znacząco zmodyfikowany przed wydaniem. Firma Microsoft nie udziela żadnych gwarancji, jawnych lub domniemanych, w odniesieniu do informacji podanych w tym miejscu.

Opcje używane SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer w 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

Dziedziczenie: Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

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

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

Konstruktory

Nazwa	Opis
SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()	Opcje używane SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer w sdcaLogisticRegression(Options).

Pola

Nazwa	Opis
BiasLearningRate	Szybkość nauki dostosowywania stronniczość od regularyzowania. (Odziedziczone po SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceCheckFrequency	Określa częstotliwość sprawdzania zbieżności pod względem liczby iteracji. (Odziedziczone po SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceTolerance	Tolerancja współczynnika między różnicą podwójnej i pierwotną utratą na potrzeby sprawdzania zbieżności. (Odziedziczone po SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName	Kolumna do użycia na przykład wagi. (Odziedziczone po TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Kolumna do użycia dla funkcji. (Odziedziczone po TrainerInputBase)
L1Regularization	Hiperparametr uregulowania L1. (Odziedziczone po SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization	Hiperparametr uregulowania L2. (Odziedziczone po SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	Kolumna do użycia dla etykiet. (Odziedziczone po TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	Maksymalna liczba przebiegów do wykonania na danych. (Odziedziczone po SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	Stopień równoległości bez blokady. (Odziedziczone po SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
PositiveInstanceWeight	Waga, która ma zostać zastosowana do klasy dodatniej. Jest to przydatne w przypadku trenowania z niezrównoważonymi danymi. (Odziedziczone po SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase)
Shuffle	Określa, czy dane mają być shuffle dla każdej iteracji treningowej. (Odziedziczone po SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Dotyczy