SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer Класс

  • Ссылка

Определение

Пространство имен:
Microsoft.ML.Trainers
Сборка:
Microsoft.ML.StandardTrainers.dll
Пакет:
Microsoft.ML v3.0.1
Пакет:
Microsoft.ML v1.0.0
Пакет:
Microsoft.ML v1.1.0
Пакет:
Microsoft.ML v1.2.0
Пакет:
Microsoft.ML v1.3.1
Пакет:
Microsoft.ML v1.4.0
Пакет:
Microsoft.ML v1.5.5
Пакет:
Microsoft.ML v1.6.0
Пакет:
Microsoft.ML v1.7.0
Пакет:
Microsoft.ML v2.0.0

Прогнозирование IEstimator<TTransformer> целевого объекта с помощью максимального мультиклассового классификатора энтропии. Обученная модель MaximumEntropyModelParameters создает вероятности классов.

public sealed class SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer : Microsoft.ML.Trainers.SdcaMulticlassTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.MaximumEntropyModelParameters>
type SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer = class
    inherit SdcaMulticlassTrainerBase<MaximumEntropyModelParameters>
Public NotInheritable Class SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer
Inherits SdcaMulticlassTrainerBase(Of MaximumEntropyModelParameters)
Наследование
Object
TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>
StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>
SdcaTrainerBase<SdcaMulticlassTrainerBase<TModel>.MulticlassOptions,MulticlassPredictionTransformer<TModel>,TModel>
SdcaMulticlassTrainerBase<MaximumEntropyModelParameters>
SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer

Комментарии

Чтобы создать этот тренер, используйте SdcaMaximumEntropy или SdcaMaximumEntropy(Options).

Входные и выходные столбцы

Входные данные столбца меток должны быть типом ключа , а столбец компонента должен быть вектором известного Singleразмера.

Этот алгоритм обучения выводит следующие столбцы:

Имя выходного столбца Тип столбца Описание
Score Вектор Single Оценки всех классов. Более высокое значение означает большую вероятность попадания в связанный класс. Если i-й элемент имеет самое большое значение, индекс прогнозируемой метки будет равен i. Обратите внимание, что индекс i отсчитывается от нуля.
PredictedLabel Тип key Индекс прогнозируемой метки. Если его значение равно i, фактическая метка будет i-й категорией во входном типе метки с ключевым значением.

Характеристики тренера
Задача машинного обучения Многоклассовая классификация
Требуется ли нормализация? Да
Требуется ли кэширование? Нет
Обязательный NuGet в дополнение к Microsoft.ML Нет
Экспортируемый в ONNX Да

Функция оценки

Это обучает линейную модель для решения проблем многоклассовой классификации. Предположим, что количество классов составляет $m$, а количество признаков — $n$. Он назначает класс $c$-th вектор коэффициента $\textbf{w}_c \in {\mathbb R}^n$ и предвзятость $b_c \in {\mathbb R}$, для $c=1,\dots,m$. Учитывая вектор признаков $\textbf{x} \in {\mathbb R}^n$, оценка класса $c$-th будет $\tilde{P}(c | \textbf{x}) = \frac{ e^{\hat{y}^c} }{ \sum_{c' = 1}^m e^{\hat{y}^{c'}} }$, where $\hat{y}^c = \textbf{w}_c^T \textbf{x} + b_c$. Обратите внимание, что $\tilde{P}(c | \textbf{x})$ — это вероятность наблюдения класса $c$ при использовании вектора признаков $\textbf{x}$.

Сведения о алгоритме обучения

См. документацию по SdcaMulticlassTrainerBase.

Ознакомьтесь с разделом "См. также" ссылки на примеры использования.

Поля

FeatureColumn

Столбец признаков, который ожидает тренер.

(Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn

Столбец меток, который ожидает тренер. Может иметь значение null, указывающее, что метка не используется для обучения.

(Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn

Столбец веса, который ожидает тренер. Может быть null, что указывает, что вес не используется для обучения.

(Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Свойства

Info

Прогнозирование IEstimator<TTransformer> целевого объекта с помощью максимального мультиклассового классификатора энтропии. Обученная модель MaximumEntropyModelParameters создает вероятности классов.

(Унаследовано от StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>)

Методы

Fit(IDataView)

Поезда и возвращается ITransformer.

(Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)

Прогнозирование IEstimator<TTransformer> целевого объекта с помощью максимального мультиклассового классификатора энтропии. Обученная модель MaximumEntropyModelParameters создает вероятности классов.

(Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Методы расширения

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

Добавьте "контрольную точку кэширования" в цепочку оценщика. Это обеспечит обучение подчиненных оценщиков на основе кэшированных данных. Рекомендуется создать контрольную точку кэширования перед обучением, которые принимают несколько передач данных.
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Учитывая оценщик, возвращает объект-оболочку, который будет вызывать делегат один раз Fit(IDataView) . Часто важно, чтобы оценщик возвращал сведения о том, что было в форме, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает специально типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако, в то же время, IEstimator<TTransformer> часто формируются в конвейеры со многими объектами, поэтому нам может потребоваться построить цепочку оценщиков, где EstimatorChain<TLastTransformer> оценщик, для которого мы хотим получить преобразователь, похоронен где-то в этой цепочке. В этом сценарии мы можем подключить делегат, который будет вызываться после вызова соответствия.

Применяется к

См. также раздел