SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Fit Méthode
Définition
Important
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Continue la formation d’utilisation d’un SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer déjà formé modelParameters a Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer.
public Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>> Fit (Microsoft.ML.IDataView trainData, Microsoft.ML.Trainers.LinearModelParameters modelParameters);override this.Fit : Microsoft.ML.IDataView * Microsoft.ML.Trainers.LinearModelParameters -> Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters, Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>Public Function Fit (trainData As IDataView, modelParameters As LinearModelParameters) As BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator))Paramètres
- trainData
- IDataView
- modelParameters
- LinearModelParameters
Retours
BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>