ai.onnx.ml - 线性分类器

线性分类器 - 1 (ai.onnx.ml)

版本

• name: LinearClassifier (GitHub)

• domain: ai.onnx.ml

• since_version: 1

• function: False

• support_level: SupportType.COMMON

• shape inference: True

该版本算子自领域 ai.onnx.ml 的版本1起可用。

摘要

线性分类器

属性

• classlabels_ints - INTS :

  使用整数标签时的类别标签。必须且只能定义一个“classlabels”属性。

• classlabels_strings - STRINGS :

  使用字符串标签时的类别标签。必须且只能定义一个“classlabels”属性。

• coefficients - FLOATS (必需)

  模型权重的集合。

• intercepts - FLOATS :

  截距的集合。

• multi_class - INT (默认值为 '0')

  指示是执行OvR还是多项式分类（0=OvR是默认值）。

• post_transform - STRING (默认值为 'NONE')

  指示要应用于得分向量的转换。
  以下之一：“NONE”、“SOFTMAX”、“LOGISTIC”、“SOFTMAX_ZERO”或“PROBIT”

输入

• X (异构) - T1

  待分类数据。

输出

• Y (异构) - T2

  分类输出（每个示例一个类别）。

• Z (异构) - tensor(float)

  分类得分（[N,E] - 每个类别和每个示例一个得分

类型约束

• T1 属于 ( tensor(double), tensor(float), tensor(int32), tensor(int64) )

  输入必须是数值类型的张量，形状为 [N,C] 或 [C]。后一种情况将视为 [1,C]。

• T2 属于 ( tensor(int64), tensor(string) )

  输出将是字符串或整数张量。