推荐系统 RES-策略参数说明:逻辑斯蒂回归
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逻辑斯蒂回归
参数名称 |
是否必选 |
参数类型 |
说明 |
|---|---|---|---|
fields_feature_size_path |
是 |
String |
该文件标识了每一个域下的特征数量，排序数据处理接口会生成这个文件，文件路径为用户在排序数据预处理中输入的结果保存路径参数表示的路径的“fields_feature_size”目录下，文件名称为“part-00000”，需要用户提供文件完整路径。 |
max_iterations |
是 |
Int |
模型训练的最大迭代轮数。取值范围[1,1000]。 |
early_stop_iterations |
是 |
Int |
在测试集上连续early_stop_iterations轮迭代的AUC小于当前最优AUC时，迭代停止，训练结束。取值范围[1,1000]，不大于max_iterations。 |
initial_parameters |
是 |
JSON |
请参见表32，初始化相关参数。 示例： { “initial_method”:“normal”,“mean_value”: 0， “standard_deviation”:0.001 } |
optimize_parameters |
是 |
JSON |
请参见表33，优化策略相关参数。 示例： { “type”:“adam”, “epsilon”：1e-08， “learning_rate”：0.001 } |
regular_parameters |
是 |
JSON |
请参见表34，正则相关参数。 示例： { "l2_regularization":0.001, "regular_loss_compute_mode":"full" } |
algorithm_specify_parameters |
是 |
JSON |
- |
参数名称 |
是否必选 |
参数类型 |
说明 |
|
|---|---|---|---|---|
正态分布(normal) |
平均值(mean_value) |
是 |
Double |
正态分布的平均值。取值范围[-1,1]，默认值为0。 |
标准差(standard_deviation) |
是 |
Double |
正态分布的标准差。取值范围[0, 1]，默认值为0.001。 |
|
均匀分布(uniform) |
最小值(min_value) |
是 |
Double |
均匀分布的最小值， 必须小于最大值。取值范围[-1, 0)，默认值为-0.001。 |
最大值(max_value) |
是 |
Double |
均匀分布的最大值， 必须大于最小值。取值范围(0,1]，默认值为0.001。 |
|
xavier |
无 |
是 |
无 |
神经元的初始值权重初始化为均值为0，方差为 Var(wi)=1/nin 的均匀分布（高斯或者随机分布）。其中 nin 是该神经元的输入数目。 |
参数名称 |
是否必选 |
参数类型 |
说明 |
|
|---|---|---|---|---|
梯度下降(grad) |
学习率(learning_rate) |
是 |
Double |
决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1]，默认值为0.001。 |
自适应梯度(adagrad) |
初始梯度累加和 (initial_accumulator_value) |
是 |
Double |
用来动态调整学习步长。取值范围(0,1]，默认值为0.1。 |
学习率(learning_rate) |
是 |
Double |
决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1]，默认值为0.001。 |
|
自适应矩估计(adam) |
数值稳定常量(epsilon) |
是 |
Double |
为保证数值稳定而设置的一个微小常量。取值范围(0,1]，默认值为1.00E-08。 |
学习率(learning_rate) |
是 |
Double |
决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1]，默认值为0.001。 |
|
在线学习(ftrl) |
初始梯度累加和 (initial_accumulator_value) |
是 |
Double |
用来动态调整学习步长。取值范围(0,1]，默认值为0.1。 |
L1正则项系数(lambda1) |
是 |
Double |
叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 |
|
L2正则项系数(lambda2) |
是 |
Double |
叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 |
|
学习率(learning_rate) |
是 |
Double |
决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1]，默认值为0.1。 |
|
