SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options Classe
Definição
Importante
Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.
public sealed class SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithLabeltype SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options = class
inherit TrainerInputBaseWithLabelPublic NotInheritable Class SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Inherits TrainerInputBaseWithLabel- Herança
-
SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer.Options
Construtores
Campos
| FeatureColumnName |
Coluna a ser usada para recursos. (Herdado de TrainerInputBase) |
| L2Regularization |
Regularização L2. |
| LabelColumnName |
Coluna a ser usada para rótulos. (Herdado de TrainerInputBaseWithLabel) |
| LearningRate |
Taxa de aprendizado. Um valor maior pode potencialmente reduzir o tempo de treinamento, mas incorrer em instabilidade numérica e sobreajuste. |
| MemorySize |
O orçamento de memória de aceleração em MB. |
| NumberOfIterations |
Número de passagens sobre os dados. |
| NumberOfThreads |
Grau de paralelismo sem bloqueio. Determinismo não garantido se isso for definido como maior que 1. O valor padrão é o número de núcleos lógicos disponíveis no sistema. |
| PositiveInstanceWeight |
Aplique peso à classe positiva para dados desequilibrado. |
| Shuffle |
Definir para |
| Tolerance |
Tolerância à diferença na perda média em passes consecutivos. Se a redução da perda for menor do que a tolerância especificada em uma iteração, o processo de treinamento será encerrado. |
| UpdateFrequency |
O número de iterações de cada thread aprende um modelo local até combiná-lo com o modelo global. O valor baixo significa um modelo global mais atualizado e um valor alto significa menos tráfego de cache. |