SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer Класс

Определение

public sealed class SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer : Microsoft.ML.Trainers.SdcaMulticlassTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.MaximumEntropyModelParameters>

type SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer = class
    inherit SdcaMulticlassTrainerBase<MaximumEntropyModelParameters>

Public NotInheritable Class SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer
Inherits SdcaMulticlassTrainerBase(Of MaximumEntropyModelParameters)

Наследование

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>

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

SdcaMulticlassTrainerBase<MaximumEntropyModelParameters>

SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer

Комментарии

Чтобы создать этот тренер, используйте SdcaMaximumEntropy или SdcaMaximumEntropy(Options).

Входные и выходные столбцы

Входные данные столбца меток должны быть ключевым типом, а столбец компонента должен быть известным вектором Singleразмера.

Этот тренер выводит следующие столбцы:

Характеристики тренера

Функция оценки

Это обучает линейную модель для решения проблем с многоклассовой классификацией. Предположим, что количество классов составляет $m$ и количество функций составляет $n$. Он назначает класс $c$-th вектор коэффициента $\textbf{w}_c \in {\mathbb R}^n$ и предвзятость $b_c \in {\mathbb R}$, для $c=1,\dots,m$. Учитывая вектор признаков $\textbf{x} \in {\mathbb R}^n$, оценка класса $c$-th будет $\tilde{P}(c | \textbf{x}) = \frac{ e^{\hat{y}^c} }{ \sum_{c' = 1}^m e^{\hat{y} }$, where $\hat{y}^c = \textbf{w}_c^T \textbf{x} + b_c$. Обратите внимание, что $\tilde{P}(c | \textbf{x})$ — вероятность наблюдения за классом $c$ при использовании вектора функции $\textbf{x}$.

Сведения об алгоритме обучения

См. документацию по SdcaMulticlassTrainerBase.

Ознакомьтесь с разделом "См. также" ссылки на примеры использования.

См. также раздел

• SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer.Options
• SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)
• SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)