MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers クラス

定義

名前空間:

Microsoft.ML

アセンブリ:

Microsoft.ML.Data.dll

パッケージ:

Microsoft.ML v2.0.0

多クラス分類トレーナーのインスタンスを作成するために によって MLContext 使用されるクラス。

public sealed class MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers : Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

type MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers = class
    inherit TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

Public NotInheritable Class MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers
Inherits TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

継承

Object

TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

拡張メソッド

LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LightGbmMulticlassTrainer+Options)	勾配ブースティング デシジョン ツリーの多クラス分類モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して を作成 LightGbmMulticlassTrainer します。
LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)	を作成 LightGbmMulticlassTrainerします。これは、勾配ブースティング デシジョン ツリーの多クラス分類モデルを使用してターゲットを予測します。
LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)	L-BFGS メソッドでトレーニングされた最大エントロピ分類モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して を作成 LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer します。
LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)	を作成 LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainerします。これは、L-BFGS メソッドでトレーニングされた最大エントロピ分類モデルを使用してターゲットを予測します。
NaiveBayes(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String)	NaiveBayesMulticlassTrainerを作成します。これは、バイナリ特徴値をサポートする Naive Bayes モデルを使用して多クラス ターゲットを予測します。
OneVersusAll<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel>, String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>, Int32, Boolean)	OneVersusAllTrainerで指定された二項分類推定器を使用して、一対全戦略を使用して多クラスターゲットを予測する binaryEstimatorを作成します。
PairwiseCoupling<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ITrainerEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, TModel>, String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>, Int32)	PairwiseCouplingTrainerによって指定された二項分類推定器を使用して、ペアワイズ結合戦略を使用して多クラスターゲットを予測する binaryEstimatorを作成します。
SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)	座標降下法でトレーニングされた最大エントロピ分類モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して を作成 SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer します。
SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)	を作成 SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainerします。これは、座標降下法でトレーニングされた最大エントロピ分類モデルを使用してターゲットを予測します。
SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer+Options)	高度なオプションを使用して を作成 SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer します。これは、座標降下法でトレーニングされた線形多クラス分類モデルを使用してターゲットを予測します。
SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, ISupportSdcaClassificationLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)	を作成 SdcaNonCalibratedMulticlassTrainerします。これは、座標降下法でトレーニングされた線形多クラス分類モデルを使用してターゲットを予測します。
ImageClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ImageClassificationTrainer+Options)	画像を分類するためにディープ ニューラル ネットワーク (DNN) をトレーニングする高度なオプションを使用して を作成 ImageClassificationTrainer します。
ImageClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, IDataView)	を作成 ImageClassificationTrainerします。これは、画像を分類するためにディープ ニューラル ネットワーク (DNN) をトレーニングします。