SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer Clase
Definición
Importante
Parte de la información hace referencia a la versión preliminar del producto, que puede haberse modificado sustancialmente antes de lanzar la versión definitiva. Microsoft no otorga ninguna garantía, explícita o implícita, con respecto a la información proporcionada aquí.
que IEstimator<TTransformer> se va a predecir un destino mediante un clasificador multiclase de entropía máximo. El modelo MaximumEntropyModelParameters entrenado genera probabilidades de clases.
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)- Herencia
-
SdcaTrainerBase<SdcaMulticlassTrainerBase<TModel>.MulticlassOptions,MulticlassPredictionTransformer<TModel>,TModel>SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer
Comentarios
Para crear este instructor, use SdcaMaximumEntropy o SdcaMaximumEntropy(Options).
Columnas de entrada y salida
Los datos de columna de etiqueta de entrada deben ser de tipo clave y la columna de característica debe ser un vector de tamaño conocido de Single.
Este instructor genera las siguientes columnas:
| Nombre de columna de salida | Tipo de columna | Descripción |
|---|---|---|
Score |
Vector de Single | Puntuaciones de todas las clases. Un valor más alto indica mayor probabilidad de que caigan en la clase asociada. Si el elemento i-th tiene el valor más grande, el índice de la etiqueta de predicción sería i. Tenga en cuenta que i es el índice de base cero. |
PredictedLabel |
Tipo de clave | Índice de la etiqueta de predicción. Si su valor es i, la etiqueta real sería la categoría de i-th en el tipo de etiqueta de entrada con valores de clave. |
Características del entrenador
| Tarea de Machine Learning | Clasificación multiclase |
| ¿Se requiere normalización? | Sí |
| ¿Se requiere el almacenamiento en caché? | No |
| NuGet necesario además de Microsoft.ML | None |
| Exportable a ONNX | Sí |
Función de puntuación
Esto entrena un modelo lineal para resolver problemas de clasificación multiclase. Supongamos que el número de clases es $m$ y el número de características es $n$. Asigna al $c$-th clase un vector de coeficiente $\textbf{w}_c \in {\mathbb R}^n$ y un sesgo $b_c \in {\mathbb R}$, para $c=1,\dots,m$. Dado un vector de característica $\textbf{x} \in {\mathbb R}^n$, la puntuación de la clase $c$-th sería $\tilde{P}(c | \textbf{x}) = \frac{ e^{\hat{y}^c} }{ \sum_{c' = 1}^m e^{\hat{y}^{c'}} }$, donde $\hat{y}^c = \textbf{w}_c^T \textbf{x} + b_c$. Tenga en cuenta que $\tilde{P}(c | \textbf{x})$ es la probabilidad de observar la clase $c$ cuando el vector de característica es $\textbf{x}$.
Detalles del algoritmo de entrenamiento
Consulte la documentación de SdcaMulticlassTrainerBase.
Consulte la sección Consulte también los vínculos a ejemplos de uso.
Campos
| FeatureColumn |
Columna de características que espera el instructor. (Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
Columna de etiqueta que espera el instructor. Puede ser |
| WeightColumn |
Columna de peso que espera el entrenador. Puede ser |
Propiedades
| Info |
que IEstimator<TTransformer> se va a predecir un destino mediante un clasificador multiclase de entropía máximo. El modelo MaximumEntropyModelParameters entrenado genera probabilidades de clases. (Heredado de StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>) |
Métodos
| Fit(IDataView) |
Entrena y devuelve un ITransformer. (Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
que IEstimator<TTransformer> se va a predecir un destino mediante un clasificador multiclase de entropía máximo. El modelo MaximumEntropyModelParameters entrenado genera probabilidades de clases. (Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Métodos de extensión
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Anexe un "punto de control de almacenamiento en caché" a la cadena del estimador. Esto garantizará que los estimadores de nivel inferior se entrenarán con los datos almacenados en caché. Resulta útil tener un punto de control de almacenamiento en caché antes de que los instructores tomen varios pases de datos. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dado un estimador, devuelva un objeto de ajuste que llamará a un delegado una vez Fit(IDataView) que se llame. A menudo, es importante que un estimador devuelva información sobre lo que cabe, por lo que el Fit(IDataView) método devuelve un objeto con tipo específico, en lugar de simplemente un general ITransformer. Sin embargo, al mismo tiempo, IEstimator<TTransformer> a menudo se forman en canalizaciones con muchos objetos, por lo que es posible que tengamos que crear una cadena de estimadores a través EstimatorChain<TLastTransformer> de donde el estimador para el que queremos obtener el transformador está enterrado en algún lugar de esta cadena. En ese escenario, podemos a través de este método adjuntar un delegado al que se llamará una vez que se llame a fit. |
Se aplica a
Consulte también
- SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)
- SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
- SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer.Options