SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Pacote:

Microsoft.ML v3.0.1

AIEstimator<TTransformer> previsão de um destino usando um classificador de várias classes lineares. O modelo LinearMulticlassModelParameters treinado produz probabilidades de classes.

public sealed class SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer : Microsoft.ML.Trainers.SdcaMulticlassTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearMulticlassModelParameters>

type SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer = class
    inherit SdcaMulticlassTrainerBase<LinearMulticlassModelParameters>

Public NotInheritable Class SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer
Inherits SdcaMulticlassTrainerBase(Of LinearMulticlassModelParameters)

Herança

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>

SdcaTrainerBase<SdcaMulticlassTrainerBase<TModel>.MulticlassOptions,MulticlassPredictionTransformer<TModel>,TModel>

SdcaMulticlassTrainerBase<LinearMulticlassModelParameters>

SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer

Comentários

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

Colunas de entrada e saída

Os dados da coluna de rótulo de entrada devem ser do tipo chave e a coluna de recurso deve ser um vetor de tamanho conhecido de Single.

Este treinador gera as seguintes colunas:

Nome da Coluna de Saída	Tipo de coluna	Descrição
Score	Vetor de Single	As pontuações de todas as classes. Um valor mais alto significa maior probabilidade de se enquadrar na classe associada. Se o elemento iº elemento tiver o maior valor, o índice de rótulo previsto será i. Observe que i é o índice baseado em zero.
PredictedLabel	tipo de chave	O índice do rótulo previsto. Se seu valor for i, o rótulo real será a iº categoria no tipo de rótulo de entrada com valor de chave.

Características do treinador

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

Função Score

Isso treina um modelo linear para resolver problemas de classificação multiclasse. Suponha que o número de classes seja $m$ e o número de recursos seja $n$. Ele atribui à classe $c$-th um vetor coeficiente $\textbf{w}_c \in {\mathbb R}^n$ e um viés $b_c \in {\mathbb R}$, para $c=1,\dots,m$. Dado um vetor de recurso $\textbf{x} \in {\mathbb R}^n$, a pontuação da classe $c$-th seria $\hat{y}^c = \textbf{w}_c^T \textbf{x} + b_c$. Observe que o valor $c$-th na coluna de pontuação de saída é apenas $\hat{y}^c$.

Detalhes do algoritmo de treinamento

Consulte a documentação do SdcaMulticlassTrainerBase.

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	AIEstimator<TTransformer> previsão de um destino usando um classificador de várias classes lineares. O modelo LinearMulticlassModelParameters treinado produz probabilidades de classes. (Herdado de StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>)

Métodos

Fit(IDataView)	Treina e retorna um ITransformer. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	AIEstimator<TTransformer> previsão de um destino usando um classificador de várias classes lineares. O modelo LinearMulticlassModelParameters treinado produz probabilidades de classes. (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

• SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer+Options)
• SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, ISupportSdcaClassificationLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
• SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer.Options