SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options クラス

定義

名前空間:

Microsoft.ML.Trainers

アセンブリ:

Microsoft.ML.Mkl.Components.dll

パッケージ:

Microsoft.ML.Mkl.Components v3.0.1

で使用SymbolicSgdLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)されるSymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainerオプション。

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

コンストラクター

SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()

で使用SymbolicSgdLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)されるSymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainerオプション。

フィールド

FeatureColumnName	特徴に使用する列。 (継承元 TrainerInputBase)
L2Regularization	L2 の正則化。
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	[Number of passes over the data](データのパス数) 。
NumberOfThreads	ロックフリー並列処理の程度。 これが 1 より大きい値に設定されている場合、決定主義は保証されません。 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	データを true シャッフルするように設定します。
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 モデルを学習する反復回数は、グローバル モデルと組み合わせるまでです。 値が小さいということは、グローバル モデルが更新され、値が大きいほどキャッシュ トラフィックが少ないことを意味します。