LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options 类

参考

定义

命名空间:: Microsoft.ML.Trainers

程序集:: Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

包:: Microsoft.ML v4.0.1

包:: Microsoft.ML v1.0.0

包:: Microsoft.ML v1.1.0

包:: Microsoft.ML v1.2.0

包:: Microsoft.ML v1.3.1

包:: Microsoft.ML v1.4.0

包:: Microsoft.ML v1.5.5

包:: Microsoft.ML v1.6.0

包:: Microsoft.ML v1.7.0

包:: Microsoft.ML v2.0.1

包:: Microsoft.ML v3.0.1

包:: Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Source:: LogisticRegression.cs

Source:: LogisticRegression.cs

Source:: LogisticRegression.cs

重要

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LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer中所用的的选项LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)

public sealed class LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LbfgsTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.OptionsBase

type LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
    inherit LbfgsTrainerBase<LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBase

Public NotInheritable Class LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits LbfgsTrainerBase(Of LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase

继承: Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

LbfgsTrainerBase<LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options,BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>,CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>.OptionsBase
LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

构造函数

LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()

LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer中所用的的选项LbfgsLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)

字段

ComputeStandardDeviation	在训练结束时计算训练统计信息的 std 的实例 ComputeLogisticRegressionStandardDeviation 。由于 MKL 的大小，计算不是 Microsoft.ML 包的一部分。如果需要这些计算，请添加 Microsoft.ML.Mkl.Components 包并初始化 ComputeStandardDeviation。 ComputeLogisticRegressionStandardDeviation到 Microsoft.ML.Mkl.Components 包中的实现。
DenseOptimizer	强制内部优化向量的致密化。默认值为 false。 (继承自 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EnforceNonNegativity	强制实施非负权重。默认值为 false。 (继承自 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName	要用于示例权重的列。 (继承自 TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	要用于特征的列。 (继承自 TrainerInputBase)
HistorySize	要记住的用于估计 Hessian 的先前迭代数。较低的值意味着更快但不太准确的估计。 (继承自 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
InitialWeightsDiameter	初始权重刻度。 (继承自 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L1Regularization	L1 正则化权重。 (继承自 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization	L2 正则化权重。 (继承自 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	用于标签的列。 (继承自 TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	迭代次数。 (继承自 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	线程数。 Null 表示使用处理器数。 (继承自 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
OptimizationTolerance	优化收敛的容差参数。 (低 = 更慢、更准确的) 。 (继承自 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Quiet	确定是否在训练期间生成输出。 (继承自 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ShowTrainingStatistics	如果设置为 true ，将在训练结束时生成训练统计信息。如果有大量已学习的训练参数 (超过 500) ，则生成训练统计信息可能需要几秒钟时间。超过 1000 个权重可能需要几分钟时间。对于这些情况， ComputeLogisticRegressionStandardDeviation 请考虑使用 Microsoft.ML.Mkl.Components 包中的实例。这使用硬件加速计算统计信息。
StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance	运行 SGD 初始化 LR 权重，收敛到此容差。 (继承自 LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

适用于

通过

LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options 类

定义

构造函数

字段

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