LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options Klasse
Definition
Wichtig
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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>>.OptionsBasetype LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
inherit LbfgsTrainerBase<LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBasePublic NotInheritable Class LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits LbfgsTrainerBase(Of LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase- Vererbung
Konstruktoren
Felder
| ComputeStandardDeviation |
Der instance von, der ComputeLogisticRegressionStandardDeviation die Std der Trainingsstatistik am Ende des Trainings berechnet. Die Berechnungen sind aufgrund der Größe von MKL nicht Teil Microsoft.ML Pakets. Wenn Sie diese Berechnungen benötigen, fügen Sie das Paket Microsoft.ML.Mkl.Components hinzu, und initialisieren ComputeStandardDeviationSie . an die ComputeLogisticRegressionStandardDeviation Implementierung im Microsoft.ML.Mkl.Components-Paket. |
| DenseOptimizer |
Erzwingen der internen Optimierungsvektoren. Der Standardwert ist "false". (Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| EnforceNonNegativity |
Erzwingen sie nicht negative Gewichtungen. Der Standardwert ist "false". (Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| ExampleWeightColumnName |
Spalte, die als Beispielgewichtung verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBaseWithWeight) |
| FeatureColumnName |
Spalte, die für Features verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBase) |
| HistorySize |
Anzahl der vorherigen Iterationen, die für die Schätzung des Hessischen zu beachten sind. Niedrigere Werte bedeuten schnellere, aber weniger genaue Schätzungen. (Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| InitialWeightsDiameter |
Anfängliche Gewichtungsskala. (Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| L1Regularization |
L1-Regularisierungsgewicht. (Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| L2Regularization |
L2-Regularisierungsgewicht. (Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| LabelColumnName |
Spalte, die für Bezeichnungen verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBaseWithLabel) |
| MaximumNumberOfIterations |
Anzahl von Iterationen. (Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfThreads |
Anzahl der Threads. Null bedeutet, dass die Anzahl der Prozessoren verwendet wird. (Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| OptimizationTolerance |
Toleranzparameter für Optimierungskonververzung. (Niedrig = langsamer, genauer). (Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| Quiet |
Bestimmt, ob während des Trainings eine Ausgabe erzeugt werden soll. (Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| ShowTrainingStatistics |
Wenn diese Einstellung auf true festgelegt ist, werden am Ende des Trainings Statistiken generiert. Wenn Sie über eine große Anzahl von gelernten Trainingsparametern verfügen (mehr als 500), kann das Generieren der Trainingsstatistiken einige Sekunden dauern. Mehr als 1000 Gewichtungen können einige Minuten dauern. Erwägen Sie für diese Fälle die Verwendung der instance, ComputeLogisticRegressionStandardDeviation die im Microsoft.ML.Mkl.Components-Paket vorhanden ist. Damit werden die Statistiken mithilfe der Hardwarebeschleunigung berechnet. |
| StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance |
Führen Sie SGD aus, um LR-Gewichtungen zu initialisieren und diese Toleranz zu berücksichtigen. (Geerbt von LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |