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。