SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase Classe

Référence

Définition

Espace de noms:: Microsoft.ML.Trainers

Assembly:: Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paquet:: Microsoft.ML v3.0.1

Paquet:: Microsoft.ML v1.0.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.1.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.2.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.3.1

Paquet:: Microsoft.ML v1.4.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.5.5

Paquet:: Microsoft.ML v1.6.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.7.0

Paquet:: Microsoft.ML v2.0.0

Important

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Options pour SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.

public class SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.SdcaTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<TModelParameters>,TModelParameters>.OptionsBase where TModelParameters : class

type SdcaBinaryTrainerBase<'ModelParameters (requires 'ModelParameters : null)>.BinaryOptionsBase = class
    inherit SdcaTrainerBase<SdcaBinaryTrainerBase<'ModelParameters>.BinaryOptionsBase, BinaryPredictionTransformer<'ModelParameters>, 'ModelParameters (requires 'ModelParameters : null)>.OptionsBase

Public Class SdcaBinaryTrainerBase(Of TModelParameters).BinaryOptionsBase
Inherits SdcaTrainerBase(Of SdcaBinaryTrainerBase(Of TModelParameters).BinaryOptionsBase, BinaryPredictionTransformer(Of TModelParameters), TModelParameters).OptionsBase

Paramètres de type

TModelParameters

Héritage: Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

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

Dérivé: Microsoft.ML.Trainers.SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options

Constructeurs

SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase()

Options pour SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.

Champs

BiasLearningRate	Taux d’apprentissage pour ajuster le biais d’être régularisé. (Hérité de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceCheckFrequency	Détermine la fréquence de vérification de la convergence en termes de nombre d’itérations. (Hérité de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceTolerance	Tolérance pour le ratio entre l’écart de la dualité et la perte primaire pour la vérification de la convergence. (Hérité de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName	Colonne à utiliser pour un exemple de poids. (Hérité de TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Colonne à utiliser pour les fonctionnalités. (Hérité de TrainerInputBase)
L1Regularization	Hyperparamètre de normalisation L1. (Hérité de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization	Hyperparamètre de normalisation L2. (Hérité de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	Colonne à utiliser pour les étiquettes. (Hérité de TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	Nombre maximal de passes à effectuer sur les données. (Hérité de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	Degré de parallélisme sans verrou. (Hérité de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
PositiveInstanceWeight	Poids à appliquer à la classe positive. Cela est utile pour l’entraînement avec des données déséquilibrées.
Shuffle	Détermine s’il faut mélanger des données pour chaque itération d’entraînement. (Hérité de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

S’applique à

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