ai.onnx.ml - LinearRegressor¶
LinearRegressor - 1 (ai.onnx.ml)¶
版本¶
域:
ai.onnx.ml
起始版本:
1
函数:
False
支持级别:
SupportType.COMMON
形状推断:
False
该算子的此版本**自 ai.onnx.ml 域的 1 版本起**可用。
摘要¶
广义线性回归评估。
如果 targets 设置为 1(默认值),则执行单变量回归。
如果 targets 设置为 M,则必须将 M 组系数作为序列传入,并且每个输入 n(在 N 中)将输出 M 个结果。
系数数组的长度为 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 - FLOATS :
模型的权重。
intercepts - FLOATS :
截距的权重,如果使用。
post_transform - STRING (默认值为
'NONE'
)指示要应用于回归输出向量的变换。
可以是 ‘NONE,’ ‘SOFTMAX,’ ‘LOGISTIC,’ ‘SOFTMAX_ZERO,’ 或 ‘PROBIT’ 之一targets - INT (默认值为
'1'
)回归目标的总数,如果未定义则为 1。
输入¶
X (异构) - T
要回归的数据。
输出¶
Y (异构) - tensor(float)
回归输出(每个目标、每个样本一个)。
类型约束¶
T in (
tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(int32)
,tensor(int64)
)输入必须是数值类型的张量。