SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters> クラス

定義

名前空間:

Microsoft.ML.Trainers

アセンブリ:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

パッケージ:

Microsoft.ML v3.0.1

SDCA は、サポート ベクター マシン、線形回帰、ロジスティック回帰などの (一般化された) 線形モデルの一般的なトレーニング アルゴリズムです。 SDCA二項分類トレーナーファミリーには、いくつかの封印されたメンバーが含まれています:(1) SdcaNonCalibratedBinaryTrainer 一般的な損失機能をサポートし、返します LinearBinaryModelParameters。 (2) SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer 基本的に、正則ロジスティック回帰モデルをトレーニングします。 ロジスティック回帰は自然に確率出力を提供するため、この生成されたモデルの型は CalibratedModelParametersBase<TSubModel,TCalibrator>. where TSubModel is LinearBinaryModelParameters and TCalibrator is PlattCalibrator.

public abstract class SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters> : Microsoft.ML.Trainers.SdcaTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<TModelParameters>,TModelParameters> where TModelParameters : class

type SdcaBinaryTrainerBase<'ModelParameters (requires 'ModelParameters : null)> = class
    inherit SdcaTrainerBase<SdcaBinaryTrainerBase<'ModelParameters>.BinaryOptionsBase, BinaryPredictionTransformer<'ModelParameters>, 'ModelParameters (requires 'ModelParameters : null)>

Public MustInherit Class SdcaBinaryTrainerBase(Of TModelParameters)
Inherits SdcaTrainerBase(Of SdcaBinaryTrainerBase(Of TModelParameters).BinaryOptionsBase, BinaryPredictionTransformer(Of TModelParameters), TModelParameters)

型パラメーター

TModelParameters

継承

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>

SdcaTrainerBase<SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase,BinaryPredictionTransformer<TModelParameters>,TModelParameters>

SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>

派生

Microsoft.ML.Trainers.SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer

Microsoft.ML.Trainers.SdcaNonCalibratedBinaryTrainer

フィールド

FeatureColumn	トレーナーが期待する特徴列。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	トレーナーが期待するラベル列。 できます null。これは、ラベルがトレーニングに使用されていないことを示します。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	トレーナーが期待する重み列。 できます。 nullこれは、トレーニングに重量が使用されていないことを示します。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

プロパティ

Info

SDCA は、サポート ベクター マシン、線形回帰、ロジスティック回帰などの (一般化された) 線形モデルの一般的なトレーニング アルゴリズムです。 SDCA二項分類トレーナーファミリーには、いくつかの封印されたメンバーが含まれています:(1) SdcaNonCalibratedBinaryTrainer 一般的な損失機能をサポートし、返します LinearBinaryModelParameters。 (2) SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer 基本的に、正則ロジスティック回帰モデルをトレーニングします。 ロジスティック回帰は自然に確率出力を提供するため、この生成されたモデルの型は CalibratedModelParametersBase<TSubModel,TCalibrator>. where TSubModel is LinearBinaryModelParameters and TCalibrator is PlattCalibrator.

メソッド

Fit(IDataView)

をトレーニングして返します ITransformer。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

GetOutputSchema(SchemaShape)

SDCA は、サポート ベクター マシン、線形回帰、ロジスティック回帰などの (一般化された) 線形モデルの一般的なトレーニング アルゴリズムです。 SDCA二項分類トレーナーファミリーには、いくつかの封印されたメンバーが含まれています:(1) SdcaNonCalibratedBinaryTrainer 一般的な損失機能をサポートし、返します LinearBinaryModelParameters。 (2) SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer 基本的に、正則ロジスティック回帰モデルをトレーニングします。 ロジスティック回帰は自然に確率出力を提供するため、この生成されたモデルの型は CalibratedModelParametersBase<TSubModel,TCalibrator>. where TSubModel is LinearBinaryModelParameters and TCalibrator is PlattCalibrator. (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

拡張メソッド

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

エスティメーター チェーンに 'キャッシュ チェックポイント' を追加します。 これにより、ダウンストリームエスティメーターがキャッシュされたデータに対してトレーニングされます。 複数のデータを受け取るトレーナーが渡す前にキャッシュ チェックポイントを設定すると便利です。

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

エスティメーターを指定すると、デリゲートを 1 回 Fit(IDataView) 呼び出すラップ オブジェクトが呼び出されます。 多くの場合、エスティメーターが適合した内容に関する情報を返すことが重要です。そのため Fit(IDataView) 、メソッドは一般的 ITransformerなオブジェクトではなく、具体的に型指定されたオブジェクトを返します。 ただし、同時に、 IEstimator<TTransformer> 多くのオブジェクトを含むパイプラインに形成されることが多いため、トランスフォーマーを取得するエスティメーターがこのチェーンのどこかに埋もれる場所を介して EstimatorChain<TLastTransformer> 、推定器のチェーンを構築する必要がある場合があります。 このシナリオでは、このメソッドを使用して、fit が呼び出されると呼び出されるデリゲートをアタッチできます。