SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options Класс
Определение
Важно!
Некоторые сведения относятся к предварительной версии продукта, в которую до выпуска могут быть внесены существенные изменения. Майкрософт не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, относительно приведенных здесь сведений.
public sealed class SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithLabeltype SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
inherit TrainerInputBaseWithLabelPublic NotInheritable Class SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits TrainerInputBaseWithLabel- Наследование
-
SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Конструкторы
Поля
| FeatureColumnName |
Столбец, используемый для функций. (Унаследовано от TrainerInputBase) |
| L2Regularization |
Регуляризация L2. |
| LabelColumnName |
Столбец, используемый для меток. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithLabel) |
| LearningRate |
Скорость обучения. Более большое значение может снизить время обучения, но повлечь за собой числовую нестабильность и чрезмерную установку. |
| MemorySize |
Бюджет памяти ускорения в МБ. |
| NumberOfIterations |
Количество проходов по данным. |
| NumberOfThreads |
Степень параллелизма без блокировки. Детерминизм не гарантируется, если для этого задано значение более 1. Значение по умолчанию — это количество логических ядер, доступных в системе. |
| PositiveInstanceWeight |
Примените вес к положительному классу для несбалансированных данных. |
| Shuffle |
Задано, что |
| Tolerance |
Допуска к разнице в средней потере в последовательных проходах. Если уменьшение потери меньше указанного допустимого значения в одной итерации, процесс обучения будет завершен. |
| UpdateFrequency |
Количество итераций каждого потока изучает локальную модель, пока не объединяет ее с глобальной моделью. Низкое значение означает, что более обновленная глобальная модель и высокое значение означает меньше трафика кэша. |