SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.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:: SdcaBinary.cs

Quelle:: SdcaBinary.cs

Quelle:: SdcaBinary.cs

Wichtig

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Optionen für die SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer in SdcaLogisticRegression(Options).

public sealed class SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.SdcaBinaryTrainerBase<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.BinaryOptionsBase

type SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
    inherit SdcaBinaryTrainerBase<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.BinaryOptionsBase

Public NotInheritable Class SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits SdcaBinaryTrainerBase(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).BinaryOptionsBase

Vererbung: Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

SdcaTrainerBase<SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase,BinaryPredictionTransformer<TModelParameters>,TModelParameters>.OptionsBase

SdcaBinaryTrainerBase<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>.BinaryOptionsBase
SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

Konstruktoren

Name	Beschreibung
SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()	Optionen für die SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer in SdcaLogisticRegression(Options).

Felder

Name	Beschreibung
BiasLearningRate	Die Lernrate zur Anpassung der Verzerrung von der Normalisierung. (Geerbt von SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceCheckFrequency	Bestimmt die Häufigkeit der Überprüfung auf Konvergenz in Bezug auf die Anzahl der Iterationen. (Geerbt von SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceTolerance	Die Toleranz für das Verhältnis zwischen Dualitätslücke und Primalverlust für die Konvergenzüberprüfung. (Geerbt von SdcaTrainerBase<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)
L1Regularization	Der L1-Normalisierungs-Hyperparameter . (Geerbt von SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization	Der L2-Normalisierungs-Hyperparameter . (Geerbt von SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	Spalte, die für Bezeichnungen verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	Die maximale Anzahl von Durchläufen, die über die Daten ausgeführt werden sollen. (Geerbt von SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	Der Grad der sperrfreien Parallelität. (Geerbt von SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
PositiveInstanceWeight	Die Gewichtung, die auf die positive Klasse angewendet werden soll. Dies ist nützlich für schulungen mit ungleichgewichtierten Daten. (Geerbt von SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase)
Shuffle	Bestimmt, ob daten für jede Schulungsiteration neu gemischt werden sollen. (Geerbt von SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Gilt für: