LinearSvmTrainer 類別

定義

命名空間:

Microsoft.ML.Trainers

組件:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

套件:

Microsoft.ML v3.0.1

， IEstimator<TTransformer> 使用以線性 SVM 定型的線性二元分類模型來預測目標。

public sealed class LinearSvmTrainer : Microsoft.ML.Trainers.OnlineLinearTrainer<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters>

type LinearSvmTrainer = class
    inherit OnlineLinearTrainer<BinaryPredictionTransformer<LinearBinaryModelParameters>, LinearBinaryModelParameters>

Public NotInheritable Class LinearSvmTrainer
Inherits OnlineLinearTrainer(Of BinaryPredictionTransformer(Of LinearBinaryModelParameters), LinearBinaryModelParameters)

繼承

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

OnlineLinearTrainer<BinaryPredictionTransformer<LinearBinaryModelParameters>,LinearBinaryModelParameters>

LinearSvmTrainer

備註

若要建立此定型器，請使用 LinearSvm 或 LinearSvm (Options) 。

輸入和輸出資料行

輸入標籤資料行資料必須是 Boolean。 輸入特徵資料行資料必須是 的已知大小向量 Single 。 此定型器會輸出下列資料行：

輸出資料行名稱	資料行類型	描述
Score	Single	模型所計算的未系結分數。
PredictedLabel	Boolean	預測標籤 (根據分數的正負號)。 負值分數會對應到 false，正值分數則會對應到 true。

定型器特性

機器學習工作	二元分類
是否需要正規化？	是
是否需要快取？	否
除了 Microsoft.ML 之外，還需要 NuGet	無
可匯出至 ONNX	是

定型演算法詳細資料

線性 SVM 會實作演算法，藉由解決 SVM 問題，在二進位分類的功能空間中尋找超平面。 例如，使用特徵值 $f_0，f_1,..., f_{D-1}$，藉由判中斷點落在超平面的哪一端來提供預測。 這與 feautures 加權總和的正負號相同，也就是 $\sum_{i = 0}^{D-1} \left (w_i * f_i \right) + b$，其中 $w_0，w_1,..., w_{D-1}$ 是演算法所計算的加權，而 $b$ 是演算法所計算的偏差。

線性 SVM 會實作 PEGASOS 方法，此方法可在隨機梯度下降步驟與投影步驟之間替代， 此文章 由 Shalev-Shwartz、一般和 Srebro 所介紹。

如需使用範例的連結，請參閱另請參閱一節。

欄位

FeatureColumn	定型器預期的功能資料行。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	定型器預期的標籤資料行。 可以是 null ，表示標籤不會用於定型。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	定型器預期的加權資料行。 可以是 null ，表示不會使用權數來定型。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

屬性

Info	， IEstimator<TTransformer> 使用以線性 SVM 定型的線性二元分類模型來預測目標。 (繼承來源 OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>)

方法

Fit(IDataView)	定型並傳 ITransformer 回 。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
Fit(IDataView, LinearModelParameters)	使用已定 modelParameters 型的 OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel> 繼續訓練 ，並傳 ITransformer 回 。 (繼承來源 OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	， IEstimator<TTransformer> 使用以線性 SVM 定型的線性二元分類模型來預測目標。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

擴充方法

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	將「快取檢查點」附加至估算器鏈結。 這可確保下游估算器會針對快取的資料定型。 在接受多個資料通過的定型器之前，擁有快取檢查點會很有説明。
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	假設有估算器，則會傳回包裝物件，一旦 Fit(IDataView) 呼叫委派即可。 估算器通常必須傳回符合專案的相關資訊，這就是方法 Fit(IDataView) 傳回特定型別物件的原因，而不是只傳回一般 ITransformer 。 不過，同時 IEstimator<TTransformer> ，通常會形成具有許多物件的管線，因此我們可能需要透過 EstimatorChain<TLastTransformer> 建置估算器的鏈結，而我們想要取得轉換器的估算器會在此鏈結的某處被隱藏。 在該案例中，我們可以透過此方法附加呼叫一次將會呼叫的委派。

另請參閱

• LinearSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32)
• LinearSvm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LinearSvmTrainer+Options)