ComputeLogisticRegressionStandardDeviation.ComputeStandardDeviation Método

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Pacote:

Microsoft.ML v3.0.1

Calcula a matriz de desvio padrão de cada um dos pesos de treinamento não zero, necessários para calcular ainda mais o desvio padrão, o p-value e o z-Score. Os cálculos não fazem parte do pacote Microsoft.ML, devido ao tamanho do MKL. Se você precisar desses cálculos, adicione o pacote Microsoft.ML.Mkl.Components e inicialize ComputeStandardDeviation para a ComputeLogisticRegressionStandardDeviation implementação no pacote Microsoft.ML.Mkl.Components. Devido à existência da regularização, uma aproximação é usada para calcular as variações dos coeficientes lineares treinados.

public abstract Microsoft.ML.Data.VBuffer<float> ComputeStandardDeviation (double[] hessian, int[] weightIndices, int parametersCount, int currentWeightsCount, Microsoft.ML.Runtime.IChannel ch, float l2Weight);

abstract member ComputeStandardDeviation : double[] * int[] * int * int * Microsoft.ML.Runtime.IChannel * single -> Microsoft.ML.Data.VBuffer<single>

Public MustOverride Function ComputeStandardDeviation (hessian As Double(), weightIndices As Integer(), parametersCount As Integer, currentWeightsCount As Integer, ch As IChannel, l2Weight As Single) As VBuffer(Of Single)

Parâmetros

hessian

Double[]

weightIndices

Int32[]

parametersCount

Int32

currentWeightsCount

Int32

ch

IChannel

l2Weight

Single

Retornos

VBuffer<Single>