SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options Classe

Referência

Definição

Namespace:: Microsoft.ML.Trainers

Assembly:: Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Pacote:: Microsoft.ML v3.0.1

Pacote:: Microsoft.ML v1.0.0

Pacote:: Microsoft.ML v1.1.0

Pacote:: Microsoft.ML v1.2.0

Pacote:: Microsoft.ML v1.3.1

Pacote:: Microsoft.ML v1.4.0

Pacote:: Microsoft.ML v1.5.5

Pacote:: Microsoft.ML v1.6.0

Pacote:: Microsoft.ML v1.7.0

Pacote:: Microsoft.ML v2.0.0

Importante

Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.

Opções para o SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.

public sealed class SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.SdcaBinaryTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters>.BinaryOptionsBase

type SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options = class
    inherit SdcaBinaryTrainerBase<LinearBinaryModelParameters>.BinaryOptionsBase

Public NotInheritable Class SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options
Inherits SdcaBinaryTrainerBase(Of LinearBinaryModelParameters).BinaryOptionsBase

Herança: Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

SdcaTrainerBase<SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase,BinaryPredictionTransformer<TModelParameters>,TModelParameters>.OptionsBase

SdcaBinaryTrainerBase<LinearBinaryModelParameters>.BinaryOptionsBase
SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options

Construtores

SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options()

Opções para o SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.

Campos

BiasLearningRate	A taxa de aprendizado para ajustar o viés de ser regularizada. (Herdado de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceCheckFrequency	Determina a frequência de verificação de convergência em termos de número de iterações. (Herdado de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceTolerance	A tolerância para a taxa entre a lacuna de dualidade e a perda primitiva para verificação de convergência. (Herdado de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName	Coluna a ser usada, por exemplo, peso. (Herdado de TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Coluna a ser usada para recursos. (Herdado de TrainerInputBase)
L1Regularization	O hiperparâmetro de regularização L1. (Herdado de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization	O hiperparâmetro de regularização L2. (Herdado de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	Coluna a ser usada para rótulos. (Herdado de TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	O número máximo de passes a serem executados nos dados. (Herdado de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	O grau de paralelismo sem bloqueio. (Herdado de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
PositiveInstanceWeight	O peso a ser aplicado à classe positiva. Isso é útil para treinamento com dados desequilibrado. (Herdado de SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase)
Shuffle	Determina se os dados devem ser embaralhados para cada iteração de treinamento. (Herdado de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Propriedades

LossFunction

A perda personalizada.

Aplica-se a

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