SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer Classe
Definizione
Importante
Alcune informazioni sono relative alla release non definitiva del prodotto, che potrebbe subire modifiche significative prima della release definitiva. Microsoft non riconosce alcuna garanzia, espressa o implicita, in merito alle informazioni qui fornite.
OggettoIEstimator<TTransformer> per stimare una destinazione usando un classificatore multiclasse lineare. Il modello LinearMulticlassModelParameters sottoposto a training produce probabilità di classi.
public sealed class SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer : Microsoft.ML.Trainers.SdcaMulticlassTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearMulticlassModelParameters>type SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer = class
inherit SdcaMulticlassTrainerBase<LinearMulticlassModelParameters>Public NotInheritable Class SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer
Inherits SdcaMulticlassTrainerBase(Of LinearMulticlassModelParameters)- Ereditarietà
-
SdcaTrainerBase<SdcaMulticlassTrainerBase<TModel>.MulticlassOptions,MulticlassPredictionTransformer<TModel>,TModel>SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer
Commenti
Per creare questo formatore, usare SdcaMaximumEntropy o SdcaMaximumEntropy(Options).
Colonne di input e output
I dati della colonna dell'etichetta di input devono essere di tipo chiave e la colonna della funzionalità deve essere un vettore di dimensioni note di Single.
Questo formatore restituisce le colonne seguenti:
| Nome della colonna di output | Tipo di colonna | Descrizione |
|---|---|---|
Score |
Vettore di Single | Punteggi di tutte le classi. Un valore più alto indica una maggiore probabilità di rientrare nella classe associata. Se l'elemento i-th ha il valore più grande, l'indice delle etichette stimato sarà i. Si noti che i è un indice in base zero. |
PredictedLabel |
chiave tipo | Indice dell'etichetta stimata. Se il valore è i, l'etichetta effettiva sarà la categoria i-th nel tipo di etichetta di input con valori chiave. |
Caratteristiche del trainer
| Attività di Machine Learning | Classificazione multiclasse |
| La normalizzazione è necessaria? | Yes |
| La memorizzazione nella cache è necessaria? | No |
| NuGet necessario oltre a Microsoft.ML | Nessuno |
| Esportabile in ONNX | Yes |
Funzione di assegnazione dei punteggi
Questo esegue il training di un modello lineare per risolvere i problemi di classificazione multiclasse. Si supponga che il numero di classi sia $m$ e il numero di funzionalità sia $n$. Assegna alla classe $c$-th un vettore di coefficiente $\textbf{w}_c \in {\mathbb R}^n$ e una distorsione $b_c \in {\mathbb R}$, per $c=1,\dots,m$. Dato un vettore di funzionalità $\textbf{x} \in {\mathbb R}^n$, il punteggio della classe $c$-th sarà $\hat{y}^c = \textbf{w}_c^T \textbf{x} + b_c$. Si noti che il valore $c$-th nella colonna del punteggio di output è solo $\hat{y}^c$.
Dettagli algoritmo di training
Vedere la documentazione di SdcaMulticlassTrainerBase.
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 |
OggettoIEstimator<TTransformer> per stimare una destinazione usando un classificatore multiclasse lineare. Il modello LinearMulticlassModelParameters sottoposto a training produce probabilità di classi. (Ereditato da StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>) |
Metodi
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Esegue il training e restituisce un oggetto ITransformer. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
OggettoIEstimator<TTransformer> per stimare una destinazione usando un classificatore multiclasse lineare. Il modello LinearMulticlassModelParameters sottoposto a training produce probabilità di classi. (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. |
Si applica a
Vedi anche
- SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer.Options
- SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer+Options)
- SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, ISupportSdcaClassificationLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)