Share via


LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options Třída

Definice

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>>.OptionsBase
type LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
    inherit LbfgsTrainerBase<LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBase
Public NotInheritable Class LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits LbfgsTrainerBase(Of LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase
Dědičnost

Konstruktory

LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()

Možnosti pro , jak se LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer používají v LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)

Pole

ComputeStandardDeviation

Instance vypočítá ComputeLogisticRegressionStandardDeviation std trénovací statistiky na konci trénování. Výpočty nejsou součástí balíčku Microsoft.ML kvůli velikosti MKL. Pokud potřebujete tyto výpočty, přidejte balíček Microsoft.ML.Mkl.Components a inicializujete ComputeStandardDeviation. k implementaci ComputeLogisticRegressionStandardDeviation v balíčku Microsoft.ML.Mkl.Components.

DenseOptimizer

Vynuťte hustotu vnitřních optimalizačních vektorů. Výchozí hodnota je false.

(Zděděno od LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EnforceNonNegativity

Vynucovat nezáporné váhy. Výchozí hodnota je false.

(Zděděno od LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName

Sloupec, který se použije například pro tloušťku.

(Zděděno od TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

Sloupec, který se má použít pro funkce.

(Zděděno od TrainerInputBase)
HistorySize

Počet předchozích iterací, které je třeba si zapamatovat pro odhad hessovského odhadu. Nižší hodnoty znamenají rychlejší, ale méně přesné odhady.

(Zděděno od LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
InitialWeightsDiameter

Počáteční váhy se škálují.

(Zděděno od LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L1Regularization

L1 regularizační hmotnost.

(Zděděno od LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization

L2 regularizační hmotnost.

(Zděděno od LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName

Sloupec, který se má použít pro popisky.

(Zděděno od TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations

Počet iterací.

(Zděděno od LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads

Počet vláken Null znamená použití počtu procesorů.

(Zděděno od LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
OptimizationTolerance

Parametr tolerance pro konvergenci optimalizace (Nízká = pomalejší, přesnější).

(Zděděno od LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Quiet

Určuje, jestli se má výstup vytvořit během trénování nebo ne.

(Zděděno od LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ShowTrainingStatistics

Pokud je nastavená na skutečnou statistiku trénování, vygeneruje se na konci trénování. Pokud máte velký počet naučených parametrů trénování (více než 500), může generování trénovacích statistik trvat několik sekund. Více než 1 000 závaží může trvat několik minut. V těchto případech zvažte použití instance přítomnosti ComputeLogisticRegressionStandardDeviation v balíčku Microsoft.ML.Mkl.Components. To vypočítá statistiky pomocí hardwarové akcelerace.

StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance

Spuštěním SGD inicializujete váhy LR a sbližujte se s touto tolerancí.

(Zděděno od LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Platí pro