SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers

Сборка:

Microsoft.ML.Mkl.Components.dll

Пакет:

Microsoft.ML.Mkl.Components v3.0.1

Прогнозирование IEstimator<TTransformer> цели с помощью модели линейной двоичной классификации, обученной с помощью символьного стохастического градиента спуска.

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))

Наследование

Object

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

SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer

Комментарии

Чтобы создать этот обучающее средство, используйте SymbolicStochasticGradientDescent или SymbolicStochasticGradientDescent(Options).

Входные и выходные столбцы

Входные данные столбца меток должны иметь тип Boolean. Входные признаки данных столбцов должны быть вектором известного Singleразмера .

Этот алгоритм обучения выводит следующие столбцы:

Имя выходного столбца	Тип столбца	Описание
Score	Single	Несвязанная оценка, вычисляемая моделью.
PredictedLabel	Boolean	Прогнозируемая метка, зависящая от знака оценки. Отрицательная оценка соответствует значению false, а положительная — значению true.
Probability	Single	Вероятность, вычисляемая путем калибровки оценки истинности в качестве метки. Значение вероятности находится в диапазоне [0, 1].

Характеристики тренера

Задача машинного обучения	Двоичная классификация
Требуется ли нормализация?	Да
Требуется ли кэширование?	Нет
Требуется NuGet в дополнение к Microsoft.ML	Microsoft.ML.Mkl.Components
Экспортируемый в ONNX	Да

Сведения об алгоритме обучения

Символический стохастический градиентный спуск — это алгоритм, который делает его прогнозы путем поиска разделяющего гиперплана. Например, с значениями признаков $f 0, f1,..., f_{D-1}$, прогноз определяется путем определения стороны гиперплана точки. Это то же самое, что и знак взвешаемой суммы компонента, т. е. $\sum_{i = 0}^{D-1} (w_i * f_i) + b$, где $w_0, w_1,..., w_{D-1}$ — это весовые коэффициенты, вычисляемые алгоритмом, а $b$ — смещение, вычисленное алгоритмом.

Хотя большинство алгоритмов градиента градиентного градиента по своей сути последовательно выполняются на каждом шаге, обработка текущего примера зависит от параметров, полученных из предыдущих примеров. Этот алгоритм обучает локальные модели в отдельных потоках и вероятностной модели cobminer, что позволяет объединить локальные модели для получения того же результата, что и последовательный символический стохастический градиентный спуск, в ожидании.

Дополнительные сведения см. в разделе Parallel Stochastic Gradient Descent with Sound Combiners.

Ссылки на примеры использования см. в разделе "См. также".

Поля

FeatureColumn	Столбец признаков, который ожидает тренер. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	Столбец метки, который ожидает тренер. Может иметь значение null, указывающее, что метка не используется для обучения. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	Столбец веса, который ожидает тренер. Может быть null, что указывает, что вес не используется для обучения. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Свойства

Info	Прогнозирование IEstimator<TTransformer> цели с помощью модели линейной двоичной классификации, обученной с помощью символьного стохастического градиента спуска.

Методы

Fit(IDataView, LinearModelParameters)	Продолжает обучение SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer использования уже обученного modelParameters .Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer
Fit(IDataView)	Тренирует и возвращает .ITransformer (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	Прогнозирование IEstimator<TTransformer> цели с помощью модели линейной двоичной классификации, обученной с помощью символьного стохастического градиента спуска. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Методы расширения

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

Добавьте "контрольную точку кэширования" в цепочку оценщика. Это гарантирует, что подчиненные оценщики будут обучены на основе кэшированных данных. Рекомендуется использовать контрольную точку кэширования перед обучением, которые принимают несколько данных.

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

Учитывая оценщик, верните объект-оболочку, который будет вызывать делегат один раз Fit(IDataView) . Часто важно, чтобы оценщик возвращал сведения о том, что было положено, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает специально типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако в то же время часто IEstimator<TTransformer> формируются в конвейеры со многими объектами, поэтому нам может потребоваться создать цепочку оценщиков, где EstimatorChain<TLastTransformer> оценщик, для которого мы хотим получить преобразователь, похоронен где-то в этой цепочке. В этом сценарии мы можем подключить делегат, который будет вызываться после вызова соответствия.

См. также раздел

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