ai.onnx.ml - LinearRegressor

LinearRegressor - 1 (ai.onnx.ml)

版本

• 名稱: LinearRegressor (GitHub)

• 網域: ai.onnx.ml

• since_version: 1

• 函式: False

• 支援層級: SupportType.COMMON

• 形狀推斷: False

此版本的運算子自網域 ai.onnx.ml 的版本 1 起已可用。

摘要

廣義線性迴歸評估。
如果 targets 設定為 1（預設），則會執行單變數迴歸。
如果 targets 設定為 M，則必須以序列形式傳入 M 組係數，並且每個輸入 n（在 N 中）都會輸出 M 個結果。
係數陣列的長度為 n，並且每個目標的係數都是連續的。截距是可選的，但如果提供，則必須與目標數量相符。

屬性

• coefficients - FLOATS :

  模型權重。

• intercepts - FLOATS :

  截距的權重（如果使用）。

• post_transform - STRING (預設為 'NONE')

  指出要套用至迴歸輸出向量的轉換。
  可以是 ‘NONE’、‘SOFTMAX’、‘LOGISTIC’、‘SOFTMAX_ZERO’ 或 ‘PROBIT’ 其中之一

• targets - INT (預設為 '1')

  迴歸目標的總數，如果未定義則為 1。

輸入

• X (異質) - T

  要迴歸的資料。

輸出

• Y (異質) - tensor(float)

  迴歸輸出（每個目標、每個範例一個）。

類型約束

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

  輸入必須是數值類型的張量。