SgdBinaryTrainerBase<TModel> クラス
定義
重要
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public abstract class SgdBinaryTrainerBase<TModel> : Microsoft.ML.Trainers.LinearTrainerBase<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel> where TModel : class
type SgdBinaryTrainerBase<'Model (requires 'Model : null)> = class
inherit LinearTrainerBase<BinaryPredictionTransformer<'Model>, 'Model (requires 'Model : null)>
Public MustInherit Class SgdBinaryTrainerBase(Of TModel)
Inherits LinearTrainerBase(Of BinaryPredictionTransformer(Of TModel), TModel)
型パラメーター
- TModel
- 継承
-
LinearTrainerBase<BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel>SgdBinaryTrainerBase<TModel>
- 派生
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。 を指定できます |
WeightColumn |
トレーナーが期待する重み列。 は |
プロパティ
Info |
メソッド
Fit(IDataView, LinearModelParameters) |
既にトレーニング済みのを使用して、SdcaLogisticRegressionBinaryTrainerトレーニング |
Fit(IDataView) |
をトレーニングして返します ITransformer。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
GetOutputSchema(SchemaShape) | (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
拡張メソッド
AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
推定チェーンに "キャッシュ チェックポイント" を追加します。 これにより、ダウンストリーム推定器がキャッシュされたデータに対してトレーニングされるようになります。 複数のデータを受け取るトレーナーの前にキャッシュ 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、デリゲートが呼 Fit(IDataView) び出されると呼び出されるラップ オブジェクトを返します。 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推定器がこのチェーンのどこかに埋もれている場所を介して 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。 |