LbfgsPoissonRegressionTrainer Classe
Definizione
Importante
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Oggetto IEstimator<TTransformer> per il training di un modello di regressione 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)- Ereditarietà
Commenti
Per creare questo formatore, usare LbfgsPoissonRegression o LbfgsPoissonRegression(Options).
Colonne di input e output
I dati della colonna dell'etichetta di input devono essere Single. Le caratteristiche di input dei dati della colonna devono essere un vettore di dimensioni note di Single.
Questo formatore restituisce le colonne seguenti:
| Nome della colonna di output | Tipo di colonna | Descrizione |
|---|---|---|
Score |
Single | Punteggio non associato stimato dal modello. |
Caratteristiche del trainer
| Attività di Machine Learning | Regression |
| La normalizzazione è necessaria? | Yes |
| La memorizzazione nella cache è necessaria? | No |
| NuGet necessario oltre a Microsoft.ML | Nessuno |
| Esportabile in ONNX | Yes |
Dettagli algoritmo di training
La regressione poisson è un metodo di regressione con parametri. Si presuppone che il log della media condizionale della variabile dipendente segua una funzione lineare delle variabili dipendenti. Supponendo che la variabile dipendente segua una distribuzione di Poisson, i parametri di regressione possono essere stimati massimizzando la probabilità delle osservazioni ottenute.
Vedere anche la sezione Vedere anche i collegamenti agli esempi di utilizzo.
Campi
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| FeatureColumn |
Colonna di funzionalità prevista dal formatore. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
Colonna etichetta prevista dal formatore. Può essere |
| WeightColumn |
Colonna di peso prevista dal formatore. Può essere |
Proprietà
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| Info |
Oggetto IEstimator<TTransformer> per il training di un modello di regressione poisson. (Ereditato da LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>) |
Metodi
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| Fit(IDataView, LinearModelParameters) |
Continua il training di un LbfgsPoissonRegressionTrainer oggetto utilizzando un oggetto già sottoposto a |
| Fit(IDataView) |
Esegue il training e restituisce un oggetto ITransformer. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Oggetto IEstimator<TTransformer> per il training di un modello di regressione poisson. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Metodi di estensione
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. In questo modo si garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training su dati memorizzati nella cache. È utile disporre di un checkpoint di memorizzazione nella cache prima che i formatori eseseguono più passaggi di dati. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dato uno strumento di stima, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. È spesso importante che uno strumento di stima restituisca informazioni sulle dimensioni, motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> vengono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di estimatori tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo strumento di stima per il quale si vuole ottenere il trasformatore è sepolto in una posizione in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit. |