ai.onnx.ml - 线性回归器

LinearRegressor - 1 (ai.onnx.ml)

版本

• 名称: LinearRegressor (GitHub)

• 领域: ai.onnx.ml

• since_version: 1

• 函数: False

• support_level: SupportType.COMMON

• 形状推断: False

此版本的运算符自ai.onnx.ml域的第1版起已可用。

摘要

广义线性回归评估。
如果目标设置为1（默认），则执行单变量回归。
如果目标设置为M，则必须将M组系数作为序列传入，并且对于N中的每个输入n，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，则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，如果使用的话。

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

  指示要应用于回归输出向量的转换。
  其中之一是‘NONE,’ ‘SOFTMAX,’ ‘LOGISTIC,’ ‘SOFTMAX_ZERO,’ 或 ‘PROBIT’

• 目标 - 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:

  输入必须是一个数值类型的张量。