SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Trainers

어셈블리:

Microsoft.ML.Mkl.Components.dll

패키지:

Microsoft.ML.Mkl.Components v3.0.1

에 SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer 사용된 SymbolicSgdLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)옵션입니다.

public sealed class SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithLabel

type SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
    inherit TrainerInputBaseWithLabel

Public NotInheritable Class SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits TrainerInputBaseWithLabel

상속

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

생성자

SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options()

에 SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer 사용된 SymbolicSgdLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)옵션입니다.

필드

FeatureColumnName	기능에 사용할 열입니다. (다음에서 상속됨 TrainerInputBase)
L2Regularization	L2 정규화.
LabelColumnName	레이블에 사용할 열입니다. (다음에서 상속됨 TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	학습 속도 값이 크면 학습 시간을 줄일 수 있지만 숫자 불안정과 과잉 맞춤이 발생할 수 있습니다.
MemorySize	가속 메모리 예산(MB)입니다.
NumberOfIterations	데이터 패스 수.
NumberOfThreads	잠금 없는 병렬 처리 수준입니다. 이 값이 1 이상으로 설정된 경우 결정주의가 보장되지 않습니다. 기본값은 시스템에서 사용할 수 있는 논리 코어의 수입니다.
PositiveInstanceWeight	불균형 데이터에 대해 양의 클래스에 가중치를 적용합니다.
Shuffle	true 데이터가 순서를 섞도록 설정합니다.
Tolerance	연속 패스의 평균 손실 차이에 대한 허용 오차입니다. 손실 감소가 한 번의 반복에서 지정된 허용 오차보다 작으면 학습 프로세스가 종료됩니다.
UpdateFrequency	각 스레드가 전역 모델과 결합할 때까지 로컬 모델을 학습하는 반복 횟수입니다. 값이 낮으면 업데이트된 글로벌 모델이 더 많고 값이 높으면 캐시 트래픽이 줄어듭니다.