LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options Classe

Definizione

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
Ereditarietà

Costruttori

Nome Descrizione
LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()

Opzioni per l'oggetto LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer usato in LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)

Campi

Nome Descrizione
ComputeStandardDeviation

Istanza di ComputeLogisticRegressionStandardDeviation che calcola il std delle statistiche di training, alla fine del training. I calcoli non fanno parte del pacchetto Microsoft.ML, a causa delle dimensioni di MKL. Se sono necessari questi calcoli, aggiungere il pacchetto Microsoft.ML.Mkl.Components e inizializzare ComputeStandardDeviation. all'implementazione ComputeLogisticRegressionStandardDeviation nel pacchetto Microsoft.ML.Mkl.Components.

DenseOptimizer

Forza la densificazione dei vettori di ottimizzazione interni. Il valore predefinito è false.

(Ereditato da LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EnforceNonNegativity

Applicare pesi non negativi. Il valore predefinito è false.

(Ereditato da LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName

Colonna da utilizzare per esempio peso.

(Ereditato da TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

Colonna da usare per le funzionalità.

(Ereditato da TrainerInputBase)
HistorySize

Numero di iterazioni precedenti da ricordare per la stima dell'hessiano. I valori inferiori indicano stime più veloci ma meno accurate.

(Ereditato da LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
InitialWeightsDiameter

Scala iniziale dei pesi.

(Ereditato da LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L1Regularization

Peso regolarizzazione L1.

(Ereditato da LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization

Peso regolarizzazione L2.

(Ereditato da LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName

Colonna da utilizzare per le etichette.

(Ereditato da TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations

Numero di iterazioni.

(Ereditato da LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads

Numero di thread. Null significa usare il numero di processori.

(Ereditato da LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
OptimizationTolerance

Parametro di tolleranza per la convergenza dell'ottimizzazione. (Basso = più lento, più accurato).

(Ereditato da LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Quiet

Determina se produrre o meno output durante il training.

(Ereditato da LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ShowTrainingStatistics

Se impostato su <restituisce>true</restituisce> statistiche di training, verranno generate alla fine del training. Se si dispone di un numero elevato di parametri di training appresi (più di 500), la generazione delle statistiche di training potrebbe richiedere alcuni secondi. Più di 1000 pesi potrebbero richiedere alcuni minuti. Per questi casi è consigliabile usare l'istanza di ComputeLogisticRegressionStandardDeviation presente nel pacchetto Microsoft.ML.Mkl.Components. Che calcola le statistiche usando l'accelerazione hardware.

StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance

Eseguire SGD per inizializzare i pesi LR, convergendo a questa tolleranza.

(Ereditato da LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Si applica a