LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options Klasse

Definition

Namespace:
Microsoft.ML.Trainers
Assembly:
Microsoft.ML.StandardTrainers.dll
Paket:
Microsoft.ML v4.0.1
Paket:
Microsoft.ML v1.0.0
Paket:
Microsoft.ML v1.1.0
Paket:
Microsoft.ML v1.2.0
Paket:
Microsoft.ML v1.3.1
Paket:
Microsoft.ML v1.4.0
Paket:
Microsoft.ML v1.5.5
Paket:
Microsoft.ML v1.6.0
Paket:
Microsoft.ML v1.7.0
Paket:
Microsoft.ML v2.0.1
Paket:
Microsoft.ML v3.0.1
Paket:
Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4
Quelle:
LogisticRegression.cs
Quelle:
LogisticRegression.cs
Quelle:
LogisticRegression.cs

Optionen für die LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer in LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)

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>>.OptionsBase
type LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
    inherit LbfgsTrainerBase<LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBase
Public NotInheritable Class LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits LbfgsTrainerBase(Of LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase
Vererbung
Object
TrainerInputBase
TrainerInputBaseWithLabel
TrainerInputBaseWithWeight
LbfgsTrainerBase<LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options,BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>,CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>.OptionsBase
LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

Konstruktoren

Name Beschreibung
LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()

Optionen für die LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer in LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)

Felder

Name Beschreibung
ComputeStandardDeviation

Die Instanz dieser ComputeLogisticRegressionStandardDeviation Berechnung berechnet die Std der Trainingsstatistik am Ende der Schulung. Die Berechnungen sind aufgrund der Größe von MKL nicht Teil Microsoft.ML-Pakets. Wenn Sie diese Berechnungen benötigen, fügen Sie das Paket Microsoft.ML.Mkl.Components hinzu, und initialisieren Sie ComputeStandardDeviationes. zur ComputeLogisticRegressionStandardDeviation Implementierung im Microsoft.ML.Mkl.Components-Paket.
DenseOptimizer

Erzwingen der Verdichtung der internen Optimierungsvektoren. Die Standardeinstellung ist "false".

(Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EnforceNonNegativity

Erzwingen sie nicht negative Gewichtungen. Die Standardeinstellung ist "false".

(Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName

Spalte, die verwendet werden soll, z. B. Gewichtung.

(Geerbt von TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

Spalte, die für Features verwendet werden soll.

(Geerbt von TrainerInputBase)
HistorySize

Die Anzahl der vorherigen Iterationen, die für die Schätzung des Hessischen zu beachten sind. Niedrigere Werte bedeuten schnellere, aber weniger genaue Schätzungen.

(Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
InitialWeightsDiameter

Anfängliche Gewichtungsskala.

(Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L1Regularization

L1-Normalisierungsgewicht.

(Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization

L2-Normalisierungsgewicht.

(Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName

Spalte, die für Bezeichnungen verwendet werden soll.

(Geerbt von TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations

Anzahl der Iterationen.

(Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads

Anzahl der Threads. Null bedeutet, dass die Anzahl der Prozessoren verwendet wird.

(Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
OptimizationTolerance

Toleranzparameter zur Optimierungskonvergenz. (Niedrig = langsamer, genauer).

(Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Quiet

Bestimmt, ob die Ausgabe während der Schulung erzeugt werden soll oder nicht.

(Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ShowTrainingStatistics

Wenn dieser Wert auf "<true</returns>" festgelegt>ist, werden die Trainingsstatistiken am Ende der Schulung generiert. Wenn Sie eine große Anzahl von gelernten Schulungsparametern haben(mehr als 500), kann das Generieren der Schulungsstatistiken einige Sekunden dauern. Mehr als 1000 Gewichte können einige Minuten dauern. In diesen Fällen empfiehlt es sich, die Instanz des ComputeLogisticRegressionStandardDeviation Vorhandenen im Paket Microsoft.ML.Mkl.Components zu verwenden. Dies berechnet die Statistiken mithilfe der Hardwarebeschleunigung.
StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance

Führen Sie SGD aus, um LR-Gewichte zu initialisieren und diese Toleranz zu konvergendieren.

(Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Gilt für: