SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options Klasa

Definicja

Przestrzeń nazw:: Microsoft.ML.Trainers

Zestaw:: Microsoft.ML.Mkl.Components.dll

Pakiet:: Microsoft.ML.Mkl.Components v4.0.1

Pakiet:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.0.0

Pakiet:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.1.0

Pakiet:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.2.0

Pakiet:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.3.1

Pakiet:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.4.0

Pakiet:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.5.5

Pakiet:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.6.0

Pakiet:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.7.1

Pakiet:: Microsoft.ML.Mkl.Components v2.0.1

Pakiet:: Microsoft.ML.Mkl.Components v3.0.1

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

Źródło:: SymSgdClassificationTrainer.cs

Źródło:: SymSgdClassificationTrainer.cs

Źródło:: SymSgdClassificationTrainer.cs

Źródło:: SymSgdClassificationTrainer.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 dla elementu używanego SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer w programie SymbolicSgdLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer+Options).

public sealed class SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithLabel

type SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
    inherit TrainerInputBaseWithLabel

Public NotInheritable Class SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits TrainerInputBaseWithLabel

Dziedziczenie: Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel
SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

Konstruktory

Nazwa	Opis
SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()	Opcje dla elementu używanego SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer w programie SymbolicSgdLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer+Options).

Pola

Nazwa	Opis
FeatureColumnName	Kolumna do użycia dla funkcji. (Odziedziczone po TrainerInputBase)
L2Regularization	Regularyzacja L2.
LabelColumnName	Kolumna do użycia dla etykiet. (Odziedziczone po TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Szybkość nauki. Większa wartość może potencjalnie skrócić czas trenowania, ale wiąże się z niestabilnością liczbową i nadmiernym dopasowaniem.
MemorySize	Budżet pamięci przyspieszania w MB.
NumberOfIterations	Liczba przekazanych danych.
NumberOfThreads	Stopień równoległości bez blokady. Determinizm nie jest gwarantowany, jeśli jest ustawiony na wartość wyższą niż 1. Wartość domyślna to liczba rdzeni logicznych, które są dostępne w systemie.
PositiveInstanceWeight	Zastosuj wagę do klasy dodatniej dla danych niezrównoważonych.
Shuffle	Ustawienie na powoduje `true` , że dane są mieszania.
Tolerance	Tolerancja różnicy średniej straty w kolejnych przechodzi. Jeśli zmniejszenie straty jest mniejsze niż określona tolerancja w jednej iteracji, proces trenowania zostanie zakończony.
UpdateFrequency	Liczba iteracji każdego wątku uczy się modelu lokalnego do momentu połączenia go z modelem globalnym. Niska wartość oznacza, że bardziej zaktualizowany model globalny i wysoka wartość oznacza mniejszy ruch w pamięci podręcznej.

Dotyczy