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SgdBinaryTrainerBase<TModel> クラス

定義

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
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 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。 は null、トレーニングに重み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

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modelParametersを続行し、を返します。Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer

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。

適用対象