LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options Classe
Definição
Importante
Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.
public sealed class LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LbfgsTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.OptionsBasetype LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
inherit LbfgsTrainerBase<LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBasePublic NotInheritable Class LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits LbfgsTrainerBase(Of LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase- Herança
Construtores
Campos
| Nome | Description |
|---|---|
| ComputeStandardDeviation |
A instância desse ComputeLogisticRegressionStandardDeviation cálculo calcula o std das estatísticas de treinamento, no final do treinamento. Os cálculos não fazem parte do pacote Microsoft.ML, devido ao tamanho do MKL. Se você precisar desses cálculos, adicione o pacote Microsoft.ML.Mkl.Components e inicialize ComputeStandardDeviation. para a ComputeLogisticRegressionStandardDeviation implementação no pacote Microsoft.ML.Mkl.Components. |
| DenseOptimizer |
Force a densificação dos vetores de otimização interna. O padrão é false. (Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| EnforceNonNegativity |
Impor pesos não negativos. O padrão é false. (Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| ExampleWeightColumnName |
Coluna a ser usada, por exemplo, peso. (Herdado de TrainerInputBaseWithWeight) |
| FeatureColumnName |
Coluna a ser usada para recursos. (Herdado de TrainerInputBase) |
| HistorySize |
Número de iterações anteriores a serem lembradas para estimar o Hessiano. Valores mais baixos significam estimativas mais rápidas, mas menos precisas. (Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| InitialWeightsDiameter |
Escala de pesos iniciais. (Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| L1Regularization |
Peso de regularização L1. (Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| L2Regularization |
Peso de regularização L2. (Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| LabelColumnName |
Coluna a ser usada para rótulos. (Herdado de TrainerInputBaseWithLabel) |
| MaximumNumberOfIterations |
Número de iterações. (Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfThreads |
Número de threads. Nulo significa usar o número de processadores. (Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| OptimizationTolerance |
Parâmetro de tolerância para convergência de otimização. (Baixo = mais lento, mais preciso). (Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| Quiet |
Determina se a saída deve ser produzida durante o treinamento ou não. (Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| ShowTrainingStatistics |
Se definido como <retornar>estatísticas de treinamento true</returns> , serão geradas ao final do treinamento. Se você tiver um grande número de parâmetros de treinamento aprendidos (mais de 500), gerar as estatísticas de treinamento poderá levar alguns segundos. Mais de 1000 pesos podem levar alguns minutos. Para esses casos, considere usar a instância do ComputeLogisticRegressionStandardDeviation presente no pacote Microsoft.ML.Mkl.Components. Isso calcula as estatísticas usando a aceleração de hardware. |
| StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance |
Execute o SGD para inicializar os pesos LR, convergindo para essa tolerância. (Herdado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |