ai.onnx.ml - LinearRegressor

LinearRegressor - 1 (ai.onnx.ml)

版本

• 名称: LinearRegressor (GitHub)

• 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，则必须按顺序传入 M 组系数，并为 N 中的每个输入 n 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。

• 截距 - 浮点数 :

  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转换。
  可以是 ‘NONE,’ ‘SOFTMAX,’ ‘LOGISTIC,’ ‘SOFTMAX_ZERO,’ 或 ‘PROBIT’ 之一

• 目标 - INT（默认为 '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。