OlsTrainer Sınıf

Başvuru

Tanım

Ad Alanı:: Microsoft.ML.Trainers

Bütünleştirilmiş Kod:: Microsoft.ML.Mkl.Components.dll

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v3.0.1

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.0.0

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.1.0

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.2.0

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.3.1

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.4.0

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.5.5

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.6.0

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v1.7.0

Paket:: Microsoft.ML.Mkl.Components v2.0.0

Önemli

Bazı bilgiler ürünün ön sürümüyle ilgilidir ve sürüm öncesinde önemli değişiklikler yapılmış olabilir. Burada verilen bilgilerle ilgili olarak Microsoft açık veya zımni hiçbir garanti vermez.

Doğrusal IEstimator<TTransformer> regresyon modelinin parametrelerini tahmin etmek için normal en küçük kareleri (OLS) kullanarak doğrusal regresyon modelini eğitme.

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)

Devralma: Object

TrainerEstimatorBase<RegressionPredictionTransformer<OlsModelParameters>,OlsModelParameters>
OlsTrainer

Açıklamalar

Bu eğitmeni oluşturmak için Ols veya Ols(Seçenekler) kullanın.

Giriş ve Çıkış Sütunları

Giriş etiketi sütun verileri olmalıdır Single. Giriş özellikleri sütun verileri bilinen boyutlu bir vektör Singleolmalıdır.

Bu eğitmen aşağıdaki sütunları oluşturur:

Çıkış Sütunu Adı	Sütun Türü	Description
`Score`	Single	Model tarafından tahmin edilen ilişkisiz puan.

Eğitmen Özellikleri


Makine öğrenmesi görevi	Regresyon
Normalleştirme gerekli mi?	Yes
Önbelleğe alma gerekli mi?	No
Microsoft.ML ek olarak gerekli NuGet	Microsoft.ML.Mkl.Components
ONNX'e aktarılabilir	Yes

Eğitim Algoritması Ayrıntıları

Normal en küçük kareler (OLS), parametreli bir regresyon yöntemidir. Bağımlı değişkenin koşullu ortalamasının bağımlı değişkenlerin doğrusal işlevini izlediğini varsayar. Regresyon parametreleri, gözlemlenen değerler ile tahminler arasındaki farkın kareleri en aza indirilerek tahmin edilebilir

Kullanım örneklerinin bağlantıları için Ayrıca Bkz. bölümüne bakın.

Alanlar

FeatureColumn	Eğitmenin beklediği özellik sütunu. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	Eğitmenin beklediği etiket sütunu. etiketin eğitim için kullanılmadığını gösteren olabilir `null`. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	Eğitmenin beklediği ağırlık sütunu. olabilir `null`, bu da ağırlığın eğitim için kullanılmadığını gösterir. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Özellikler

Info	Doğrusal IEstimator<TTransformer> regresyon modelinin parametrelerini tahmin etmek için normal en küçük kareleri (OLS) kullanarak doğrusal regresyon modelini eğitme.

Yöntemler

Fit(IDataView)	Bir ITransformereğiter ve döndürür. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	Doğrusal IEstimator<TTransformer> regresyon modelinin parametrelerini tahmin etmek için normal en küçük kareleri (OLS) kullanarak doğrusal regresyon modelini eğitme. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Uzantı Metotları

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

Tahmin aracı zincirine bir 'önbelleğe alma denetim noktası' ekler. Bu, aşağı akış tahmincilerinin önbelleğe alınan verilere karşı eğitilmesini sağlar. Birden çok veri geçişi alan eğitmenlerden önce bir önbelleğe alma denetim noktası olması yararlıdır.

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

Tahmin aracı verildiğinde, çağrıldıktan sonra Fit(IDataView) temsilci çağıracak bir sarmalama nesnesi döndürün. Tahmin aracının neyin uygun olduğu hakkında bilgi döndürmesi genellikle önemlidir. Bu nedenle Fit(IDataView) yöntem yalnızca genel ITransformerbir nesne yerine özel olarak yazılan bir nesne döndürür. Bununla birlikte, aynı zamanda, IEstimator<TTransformer> genellikle birçok nesneye sahip işlem hatları halinde oluşturulur, bu nedenle transformatör almak istediğimiz tahmin aracının EstimatorChain<TLastTransformer> bu zincirde bir yere gömülü olduğu bir tahmin aracı zinciri oluşturmamız gerekebilir. Bu senaryo için, bu yöntem aracılığıyla sığdır çağrıldıktan sonra çağrılacak bir temsilci ekleyebiliriz.

Şunlara uygulanır

Aracılığıyla paylaş