ai.onnx.ml - 线性回归器

线性回归器 - 1 (ai.onnx.ml)

版本

  • 名称: LinearRegressor (GitHub)

  • : ai.onnx.ml

  • 起始版本: 1

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • Shape 推断: False

此版本的运算符已可用,从域 ai.onnx.ml 的版本 1 开始

摘要

广义线性回归评估。
如果 targets 设置为 1(默认),则执行单变量回归。
如果 targets 设置为 M,则必须按序列传入 M 组系数,并且对于 N 中的每个输入 n,将输出 M 个结果。
系数数组长度为 n,每个目标的系数是连续的。截距是可选的,但如果提供,必须与目标的数量匹配。

属性

  • coefficients - 浮点数 :

    模型的权重。

  • intercepts - 浮点数 :

    截距的权重(如果使用)。

  • post_transform - 字符串(默认值是 'NONE'

    指示要应用于回归输出向量的转换。
    可以是 'NONE'、'SOFTMAX'、'LOGISTIC'、'SOFTMAX_ZERO' 或 'PROBIT' 中的一个

  • targets - 整数(默认值是 '1'

    回归目标的总数,如果未定义则为 1。

输入

  • X(异构)- T

    要进行回归的数据。

输出

  • Y(异构)- tensor(float)

    回归输出(每个目标一个,每个示例一个)。

类型约束

  • T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(int32), tensor(int64) ) 中

    输入必须是数值类型的张量。