LbfgsPoissonRegressionTrainer Clase
Definición
Importante
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IEstimator<TTransformer> para entrenar un modelo de regresión de Poisson.
public sealed class LbfgsPoissonRegressionTrainer : Microsoft.ML.Trainers.LbfgsTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PoissonRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.PoissonRegressionModelParameters>type LbfgsPoissonRegressionTrainer = class
inherit LbfgsTrainerBase<LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer<PoissonRegressionModelParameters>, PoissonRegressionModelParameters>Public NotInheritable Class LbfgsPoissonRegressionTrainer
Inherits LbfgsTrainerBase(Of LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer(Of PoissonRegressionModelParameters), PoissonRegressionModelParameters)- Herencia
Comentarios
Para crear este instructor, use LbfgsPoissonRegression o LbfgsPoissonRegression(Options).
Columnas de entrada y salida
Los datos de la columna de etiqueta de entrada deben ser Single. Los datos de columna de características de entrada deben ser un vector conocido de Single.
Este instructor genera las columnas siguientes:
| Nombre de columna de salida | Tipo de columna | Description |
|---|---|---|
Score |
Single | Puntuación no delimitada prevista por el modelo. |
Características del entrenador
| Tarea de aprendizaje automático | Regression |
| ¿Se requiere normalización? | Yes |
| ¿Se requiere el almacenamiento en caché? | No |
| NuGet necesario además de Microsoft.ML | Ninguno |
| Exportable a ONNX | Yes |
Detalles del algoritmo de entrenamiento
La regresión de Poisson es un método de regresión con parámetros. Se supone que el registro de la media condicional de la variable dependiente sigue una función lineal de las variables dependientes. Suponiendo que la variable dependiente sigue una distribución de Poisson, los parámetros de regresión se pueden estimar maximizando la probabilidad de las observaciones obtenidas.
Consulte la sección Ver también para obtener vínculos a ejemplos de uso.
Campos
| Nombre | Description |
|---|---|
| FeatureColumn |
Columna de características que el instructor espera. (Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
Columna de etiqueta que el entrenador espera. Puede ser |
| WeightColumn |
Columna de peso que espera el entrenador. Puede ser |
Propiedades
| Nombre | Description |
|---|---|
| Info |
IEstimator<TTransformer> para entrenar un modelo de regresión de Poisson. (Heredado de LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>) |
Métodos
| Nombre | Description |
|---|---|
| Fit(IDataView, LinearModelParameters) |
Continúa el entrenamiento de un LbfgsPoissonRegressionTrainer mediante un objeto ya entrenado |
| Fit(IDataView) |
Entrena y devuelve un ITransformer. (Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
IEstimator<TTransformer> para entrenar un modelo de regresión de Poisson. (Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Métodos de extensión
| Nombre | Description |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Anexe un "punto de control de almacenamiento en caché" a la cadena del estimador. Esto garantizará que los estimadores de nivel inferior se entrenarán con los datos almacenados en caché. Resulta útil tener un punto de control de almacenamiento en caché antes de que los instructores tomen varios pases de datos. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dado un estimador, devuelva un objeto de ajuste que llamará a un delegado una vez Fit(IDataView) que se llame. A menudo, es importante que un estimador devuelva información sobre lo que se ha ajustado, por lo que el Fit(IDataView) método devuelve un objeto específicamente tipado, en lugar de simplemente un general ITransformer. Sin embargo, al mismo tiempo, IEstimator<TTransformer> a menudo se forman en canalizaciones con muchos objetos, por lo que es posible que tengamos que crear una cadena de estimadores a través EstimatorChain<TLastTransformer> de donde el estimador para el que queremos obtener el transformador está enterrado en algún lugar de esta cadena. En ese escenario, podemos a través de este método adjuntar un delegado al que se llamará una vez que se llame a fit. |