LbfgsPoissonRegressionTrainer クラス
定義
重要
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ポアソン回帰モデルをトレーニングするための IEstimator<TTransformer> 。
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)- 継承
注釈
このトレーナーを作成するには、 LbfgsPoissonRegression または LbfgsPoissonRegression(Options)を使用します。
入力列と出力列
入力ラベル列のデータは Singleする必要があります。 入力特徴列のデータは、 Singleの既知のサイズのベクターである必要があります。
このトレーナーは、次の列を出力します。
| [出力列の名前] | 列の種類 | 説明 |
|---|---|---|
Score |
Single | モデルによって予測された無制限のスコア。 |
トレーナーの特性
| 機械学習タスク | Regression |
| 正規化は必要ですか? | Yes |
| キャッシュは必要ですか? | No |
| Microsoft.ML に加えて必要な NuGet | なし |
| ONNX にエクスポート可能 | Yes |
トレーニング アルゴリズムの詳細
ポアソン回帰 は、パラメーター化された回帰方法です。 従属変数の条件付き平均の対数は、従属変数の線形関数に従っていることを前提としています。 従属変数がポアソン分布に従うと仮定すると、得られた観測値の可能性を最大化することによって回帰パラメータを推定できます。
使用例へのリンクについては、「関連項目」セクションを参照してください。
フィールド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| FeatureColumn |
トレーナーが期待する特徴列。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
トレーナーが期待するラベル列。
|
| WeightColumn |
トレーナーが期待する重み列。
|
プロパティ
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| Info |
ポアソン回帰モデルをトレーニングするための IEstimator<TTransformer> 。 (継承元 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>) |
メソッド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| Fit(IDataView, LinearModelParameters) |
既にトレーニング済みのLbfgsPoissonRegressionTrainerを使用して |
| Fit(IDataView) |
ITransformerをトレーニングして返します。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
ポアソン回帰モデルをトレーニングするための IEstimator<TTransformer> 。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
拡張メソッド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
推定チェーンに "キャッシュ チェックポイント" を追加します。 これにより、ダウンストリーム推定器がキャッシュされたデータに対してトレーニングされるようになります。 複数のデータを受け取るトレーナーの前にキャッシュ チェックポイントを設定すると便利です。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
推定器が指定された場合は、 Fit(IDataView) が呼び出されるとデリゲートを呼び出すラップ オブジェクトを返します。 多くの場合、推定器が適合した内容に関する情報を返すことが重要です。そのため、 Fit(IDataView) メソッドは一般的な ITransformerではなく、明示的に型指定されたオブジェクトを返します。 ただし、同時に、 IEstimator<TTransformer> は多くのオブジェクトを含むパイプラインに形成されることが多いため、トランスフォーマーを取得する推定器がこのチェーンのどこかに埋もれている EstimatorChain<TLastTransformer> を使用して、推定器のチェーンを構築する必要がある場合があります。 このシナリオでは、このメソッドを使用して、fit が呼び出されると呼び出されるデリゲートをアタッチできます。 |