SgdBinaryTrainerBase<TModel> 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.

public abstract class SgdBinaryTrainerBase<TModel> : Microsoft.ML.Trainers.LinearTrainerBase<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel> where TModel : class

type SgdBinaryTrainerBase<'Model (requires 'Model : null)> = class
    inherit LinearTrainerBase<BinaryPredictionTransformer<'Model>, 'Model (requires 'Model : null)>

Public MustInherit Class SgdBinaryTrainerBase(Of TModel)
Inherits LinearTrainerBase(Of BinaryPredictionTransformer(Of TModel), TModel)

Parametry typu

TModel

Dziedziczenie: Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

LinearTrainerBase<BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel>
SgdBinaryTrainerBase<TModel>

Pochodne: Microsoft.ML.Trainers.SgdCalibratedTrainer

Microsoft.ML.Trainers.SgdNonCalibratedTrainer

Pola

Nazwa	Opis
FeatureColumn	Kolumna funkcji, której oczekuje trener. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	Kolumna etykiety oczekiwana przez trenera. Może to być `null`wartość , która wskazuje, że etykieta nie jest używana do trenowania. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	Kolumna wagi oczekiwana przez trenera. Może to być `null`wartość , która wskazuje, że waga nie jest używana do trenowania. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Właściwości

Nazwa	Opis
Info

Metody

Nazwa	Opis
Fit(IDataView, LinearModelParameters)	Kontynuuje trenowanie przy użyciu już wytrenowanego SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer`modelParameters` elementu i zwraca wartość Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer.
Fit(IDataView)	Trenuje i zwraca wartość ITransformer. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	(Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Metody rozszerzania

Nazwa	Opis
AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	Dołącz punkt kontrolny buforowania do łańcucha narzędzia do szacowania. Zapewni to, że narzędzia do szacowania podrzędnego zostaną wytrenowane z buforowanych danych. Warto mieć punkt kontrolny buforowania, zanim trenerzy przejdą wiele danych.
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	Biorąc pod uwagę narzędzie do szacowania, zwróć obiekt opakowujący, który wywoła delegata po Fit(IDataView) wywołaniu. Często ważne jest, aby narzędzie do szacowania zwracało informacje o tym, co było odpowiednie, dlatego Fit(IDataView) metoda zwraca specjalnie wpisany obiekt, a nie tylko ogólne ITransformer. Jednak w tym samym czasie IEstimator<TTransformer> są często tworzone w potoki z wieloma obiektami, więc może być konieczne utworzenie łańcucha narzędzi do szacowania za pośrednictwem EstimatorChain<TLastTransformer> miejsca, w którym narzędzie do szacowania, dla którego chcemy uzyskać transformator jest pochowany gdzieś w tym łańcuchu. W tym scenariuszu możemy za pomocą tej metody dołączyć delegata, który będzie wywoływany po wywołaniu dopasowania.

Nazwa

Opis

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Dołącz punkt kontrolny buforowania do łańcucha narzędzia do szacowania. Zapewni to, że narzędzia do szacowania podrzędnego zostaną wytrenowane z buforowanych danych. Warto mieć punkt kontrolny buforowania, zanim trenerzy przejdą wiele danych.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Biorąc pod uwagę narzędzie do szacowania, zwróć obiekt opakowujący, który wywoła delegata po Fit(IDataView) wywołaniu. Często ważne jest, aby narzędzie do szacowania zwracało informacje o tym, co było odpowiednie, dlatego Fit(IDataView) metoda zwraca specjalnie wpisany obiekt, a nie tylko ogólne ITransformer. Jednak w tym samym czasie IEstimator<TTransformer> są często tworzone w potoki z wieloma obiektami, więc może być konieczne utworzenie łańcucha narzędzi do szacowania za pośrednictwem EstimatorChain<TLastTransformer> miejsca, w którym narzędzie do szacowania, dla którego chcemy uzyskać transformator jest pochowany gdzieś w tym łańcuchu. W tym scenariuszu możemy za pomocą tej metody dołączyć delegata, który będzie wywoływany po wywołaniu dopasowania.

Dotyczy