SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters> Classe
Definição
Importante
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O SDCA é um algoritmo de treinamento geral para modelos lineares (generalizados), como máquina de vetor de suporte, regressão linear, regressão logística e assim por diante. A família de treinadores de classificação binária SDCA inclui vários membros lacrados: (1) SdcaNonCalibratedBinaryTrainer dá suporte a funções de perda gerais e retorna LinearBinaryModelParameters.
(2) SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer basicamente treina um modelo de regressão logística regularizada. Como a regressão logística fornece naturalmente a saída de probabilidade, o tipo desse modelo gerado é CalibratedModelParametersBase<TSubModel,TCalibrator>.
onde TSubModel está LinearBinaryModelParameters e TCalibrator é 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)Parâmetros de tipo
- TModelParameters
- Herança
-
SdcaTrainerBase<SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase,BinaryPredictionTransformer<TModelParameters>,TModelParameters>SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>
- Derivado
Campos
| Nome | Description |
|---|---|
| FeatureColumn |
A coluna de recursos que o treinador espera. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
A coluna de rótulo que o treinador espera. Pode ser |
| WeightColumn |
A coluna de peso que o treinador espera. Pode ser |
Propriedades
| Nome | Description |
|---|---|
| Info |
O SDCA é um algoritmo de treinamento geral para modelos lineares (generalizados), como máquina de vetor de suporte, regressão linear, regressão logística e assim por diante. A família de treinadores de classificação binária SDCA inclui vários membros lacrados: (1) SdcaNonCalibratedBinaryTrainer dá suporte a funções de perda gerais e retorna LinearBinaryModelParameters.
(2) SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer basicamente treina um modelo de regressão logística regularizada. Como a regressão logística fornece naturalmente a saída de probabilidade, o tipo desse modelo gerado é CalibratedModelParametersBase<TSubModel,TCalibrator>.
onde |
Métodos
| Nome | Description |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Treina e retorna um ITransformer. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
O SDCA é um algoritmo de treinamento geral para modelos lineares (generalizados), como máquina de vetor de suporte, regressão linear, regressão logística e assim por diante. A família de treinadores de classificação binária SDCA inclui vários membros lacrados: (1) SdcaNonCalibratedBinaryTrainer dá suporte a funções de perda gerais e retorna LinearBinaryModelParameters.
(2) SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer basicamente treina um modelo de regressão logística regularizada. Como a regressão logística fornece naturalmente a saída de probabilidade, o tipo desse modelo gerado é CalibratedModelParametersBase<TSubModel,TCalibrator>.
onde |
Métodos de Extensão
| Nome | Description |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os avaliadores downstream serão treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que têm várias passagens de dados. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) chamado. Geralmente, é importante que um avaliador retorne informações sobre o que estava em forma, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário criar uma cadeia de avaliadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o avaliador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nessa cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado. |