SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.Mkl.Components.dll

Pacote:

Microsoft.ML.Mkl.Components v3.0.1

A IEstimator<TTransformer> previsão de um destino usando um modelo de classificação binária linear treinado com a descida simbólica do gradiente estocástico.

public sealed class SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>

type SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer = class
    inherit TrainerEstimatorBase<BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>

Public NotInheritable Class SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer
Inherits TrainerEstimatorBase(Of BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator))

Herança

Object

TrainerEstimatorBase<BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>,CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>

SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer

Comentários

Para criar esse treinador, use SymbolicStochasticGradientDescent ou SymbolicStochasticGradientDescent(Options).

Colunas de entrada e saída

Os dados da coluna de rótulo de entrada devem ser Boolean. Os dados da coluna de recursos de entrada devem ser um vetor de tamanho conhecido de Single.

Este treinador gera as seguintes colunas:

Nome da Coluna de Saída	Tipo de coluna	Descrição
Score	Single	A pontuação não associada calculada pelo modelo.
PredictedLabel	Boolean	O rótulo previsto com base no sinal da pontuação. Uma pontuação negativa é mapeada para false e uma pontuação positiva é mapeada para true.
Probability	Single	A probabilidade calculada calibrando a pontuação de ter true como o rótulo. O valor da probabilidade está no intervalo [0, 1].

Características do treinador

Ferramenta de machine learning	Classificação binária
A normalização é necessária?	Sim
O cache é necessário?	No
NuGet necessário além de Microsoft.ML	Microsoft.ML.Mkl.Components
Exportável para ONNX	Sim

Detalhes do algoritmo de treinamento

A descida simbólica do gradiente estocástico é um algoritmo que faz suas previsões encontrando um hiperplano separador. Por exemplo, com valores de recurso $f 0, f1,..., f_{D-1}$, a previsão é fornecida determinando em que lado do hiperplano o ponto se enquadra. Isso é o mesmo que o sinal da soma ponderada do recurso, ou seja, $\sum_{i = 0}^{D-1} (w_i * f_i) + b$, onde $w_0, w_1,..., w_{D-1}$ são os pesos calculados pelo algoritmo e $b$ é o viés calculado pelo algoritmo.

Embora a maioria dos algoritmos simbólicos de descendente de gradiente stocástico seja inerentemente sequencial – em cada etapa, o processamento do exemplo atual depende dos parâmetros aprendidos com exemplos anteriores. Esse algoritmo treina modelos locais em threads separados e cobminer de modelo probabilístico que permite que os modelos locais sejam combinados para produzir o mesmo resultado do que uma descendente de gradiente stocástico simbólico sequencial teria produzido, na expectativa.

Para obter mais informações, consulte Parallel Stochastic Gradient Descent with Sound Combiners.

Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.

Campos

FeatureColumn	A coluna de recursos esperada pelo treinador. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	A coluna de rótulo esperada pelo treinador. Pode ser null, o que indica que o rótulo não é usado para treinamento. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	A coluna de peso que o treinador espera. Pode ser null, o que indica que o peso não é usado para treinamento. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Propriedades

Info	A IEstimator<TTransformer> previsão de um destino usando um modelo de classificação binária linear treinado com a descida simbólica do gradiente estocástico.

Métodos

Fit(IDataView, LinearModelParameters)	Continua o treinamento de SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer usar um .modelParametersMicrosoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer
Fit(IDataView)	Treina e retorna um ITransformer. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	A IEstimator<TTransformer> previsão de um destino usando um modelo de classificação binária linear treinado com a descida simbólica do gradiente estocástico. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Métodos de Extensão

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

Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os estimadores downstream sejam treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que levam vários passes de dados.

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

Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) que seja chamado. Geralmente, é importante que um avaliador retorne informações sobre o que estava em forma, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário criar uma cadeia de avaliadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o estimador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado.

Confira também

• SymbolicSgdLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, Int32)
• SymbolicSgdLogisticRegression(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer+Options)
• SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options