OlsTrainer Klasse

Definition

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.Mkl.Components.dll

Paket:

Microsoft.ML.Mkl.Components v3.0.1

Für IEstimator<TTransformer> die Schulung eines linearen Regressionsmodells mit gewöhnlichen kleinsten Quadraten (OLS) zum Schätzen der Parameter des linearen Regressionsmodells.

public sealed class OlsTrainer : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.OlsModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.OlsModelParameters>

type OlsTrainer = class
    inherit TrainerEstimatorBase<RegressionPredictionTransformer<OlsModelParameters>, OlsModelParameters>

Public NotInheritable Class OlsTrainer
Inherits TrainerEstimatorBase(Of RegressionPredictionTransformer(Of OlsModelParameters), OlsModelParameters)

Vererbung

Object

TrainerEstimatorBase<RegressionPredictionTransformer<OlsModelParameters>,OlsModelParameters>

OlsTrainer

Hinweise

Um diesen Trainer zu erstellen, verwenden Sie Ols oder Ols(Options).

Eingabe- und Ausgabespalten

Die Daten in der Spalte für die Eingabezeichnung müssen Single sein. Die Eingabefeatures-Spaltendaten müssen ein bekannter Vektor von Single.

Der Trainer gibt folgende Spalten aus:

Name der Ausgabespalte	Spaltentyp	BESCHREIBUNG
Score	Single	Die von dem Modell vorhergesagte ungebundene Bewertung.

Trainereigenschaften

ML-Aufgabe	Regression
Ist die Normalisierung erforderlich?	Yes
Ist zwischenspeichern erforderlich?	No
Erforderliche NuGet zusätzlich zu Microsoft.ML	Microsoft.ML.Mkl.Components
Exportierbar in ONNX	Yes

Schulungsalgorithmusdetails

Gewöhnliche kleinste Quadrate (OLS) ist eine parameterisierte Regressionsmethode. Es wird davon ausgegangen, dass das bedingte Mittel der abhängigen Variable einer linearen Funktion der abhängigen Variablen folgt. Die Regressionsparameter können geschätzt werden, indem sie die Quadrate des Unterschieds zwischen beobachteten Werten und den Vorhersagen minimieren.

Überprüfen Sie den Abschnitt "Siehe auch", um Links zu Verwendungsbeispielen zu finden.

Felder

FeatureColumn	Die Featurespalte, die der Trainer erwartet. (Geerbt von TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	Die Bezeichnungsspalte, die der Trainer erwartet. Kann sein null, was angibt, dass die Bezeichnung nicht für Schulungen verwendet wird. (Geerbt von TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	Die Gewichtsspalte, die der Trainer erwartet. nullKann sein, was angibt, dass das Gewicht nicht für die Schulung verwendet wird. (Geerbt von TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Eigenschaften

Info	Für IEstimator<TTransformer> die Schulung eines linearen Regressionsmodells mit gewöhnlichen kleinsten Quadraten (OLS) zum Schätzen der Parameter des linearen Regressionsmodells.

Methoden

Fit(IDataView)	Züge und zurückgeben eine ITransformer. (Geerbt von TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	Für IEstimator<TTransformer> die Schulung eines linearen Regressionsmodells mit gewöhnlichen kleinsten Quadraten (OLS) zum Schätzen der Parameter des linearen Regressionsmodells. (Geerbt von TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Erweiterungsmethoden

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Fügen Sie einen "Zwischenspeicherpunkt" an die Stimatorkette an. Dadurch wird sichergestellt, dass die nachgelagerten Stimatoren gegen zwischengespeicherte Daten trainiert werden. Es ist hilfreich, einen Cache-Prüfpunkt zu haben, bevor Trainer, die mehrere Daten übergeben.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Geben Sie aufgrund einer Schätzung ein Umbruchobjekt zurück, das einen Stellvertretung aufruft, sobald Fit(IDataView) er aufgerufen wird. Es ist oft wichtig, dass eine Schätzung Informationen zu dem zurückgibt, was passt, weshalb die Fit(IDataView) Methode ein spezifisches typiertes Objekt zurückgibt, anstatt nur ein allgemeines ITransformer. Gleichzeitig IEstimator<TTransformer> werden jedoch oft Pipelines mit vielen Objekten gebildet, sodass wir möglicherweise eine Kette von EstimatorChain<TLastTransformer> Schätzern erstellen müssen, über die der Schätzer, für den wir den Transformator erhalten möchten, irgendwo in dieser Kette begraben wird. Für dieses Szenario können wir über diese Methode eine Stellvertretung anfügen, die einmal aufgerufen wird, wenn die Anpassung aufgerufen wird.

Weitere Informationen

• Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String)
• Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OlsTrainer+Options)
• OlsTrainer.Options