SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options クラス

定義

重要

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public sealed class SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithLabel

type SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
    inherit TrainerInputBaseWithLabel

Public NotInheritable Class SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits TrainerInputBaseWithLabel

継承: Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel
SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

名前	説明
SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()	SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainerで使用されるSymbolicSgdLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)のオプション。

名前	説明
FeatureColumnName	特徴に使用する列。 (継承元 TrainerInputBase)
L2Regularization	L2 正則化。
LabelColumnName	ラベルに使用する列。 (継承元 TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	学習率。値を大きくすると、トレーニング時間が短縮される可能性がありますが、数値が不安定になり、オーバーフィットが発生する可能性があります。
MemorySize	高速化メモリの予算 (MB 単位)。
NumberOfIterations	データに対するパスの数。
NumberOfThreads	ロックフリー並列処理の次数。これが 1 より大きい値に設定されている場合、決定性は保証されません。既定値は、システムで使用できる論理コアの数です。
PositiveInstanceWeight	不均衡なデータに対して、正のクラスに重みを適用します。
Shuffle	`true`に設定すると、データがシャッフルされます。
Tolerance	連続パスでの平均損失の差に対する許容度。損失の減少が 1 回の反復で指定された許容範囲より小さい場合、トレーニングプロセスは終了します。
UpdateFrequency	各スレッドがローカルモデルをグローバルモデルと組み合わせるまで学習する反復回数。値が小さいということは、グローバルモデルが更新され、値が高いほどキャッシュトラフィックが少ないことを意味します。