LightGbmBinaryTrainer.Options Klasse
Definition
Wichtig
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public sealed class LightGbmBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.OptionsBasetype LightGbmBinaryTrainer.Options = class
inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmBinaryTrainer.Options, single, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBasePublic NotInheritable Class LightGbmBinaryTrainer.Options
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmBinaryTrainer.Options, Single, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase- Vererbung
Konstruktoren
| LightGbmBinaryTrainer.Options() |
Felder
| BatchSize |
Anzahl der Datenpunkte pro Batch, wenn Daten geladen werden. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| CategoricalSmoothing |
Laplace smooth term in kategorisieren feature split. Dies kann die Wirkung von Geräuschen in kategorisierten Features reduzieren, insbesondere für Kategorien mit wenigen Daten. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| EarlyStoppingRound |
Bestimmt die Anzahl der Runden, nach denen die Schulung beendet wird, wenn die Validierungsmetrik nicht verbessert wird. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| EvaluationMetric |
Bestimmt, welche Bewertungsmetrik verwendet werden soll. |
| ExampleWeightColumnName |
Spalte zum Verwenden von z. B. Gewichtung. (Geerbt von TrainerInputBaseWithWeight) |
| FeatureColumnName |
Spalte, die für Features verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBase) |
| HandleMissingValue |
Unabhängig davon, ob ein spezieller Umgang mit fehlendem Wert oder nicht aktiviert werden soll. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| L2CategoricalRegularization |
L2-Regularisierung für kategorisierte Teilung. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| LabelColumnName |
Spalte, die für Bezeichnungen verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBaseWithLabel) |
| LearningRate |
Die Verkleinerungsrate für Bäume, die verwendet werden, um die Überanpassung zu verhindern. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MaximumBinCountPerFeature |
Die maximale Anzahl von Bins, in denen Featurewerte gespeichert werden. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MaximumCategoricalSplitPointCount |
Maximale Kategorisierungspunkte, die beim Teilen auf einem kategorisierten Feature berücksichtigt werden sollen. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MinimumExampleCountPerGroup |
Die Mindestanzahl der Datenpunkte pro kategorisierte Gruppe. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MinimumExampleCountPerLeaf |
Die minimale Anzahl von Datenpunkten, die zum Bilden eines neuen Baumblatts erforderlich sind. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfIterations |
Die Anzahl der Iterationen. Eine neue Struktur wird in jeder Iteration erstellt, sodass dies der Anzahl der Bäume entspricht. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfLeaves |
Die maximale Anzahl von Blättern in einem Baum. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfThreads |
Bestimmt die Anzahl der Threads, die zum Ausführen von LightGBM verwendet werden. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| RowGroupColumnName |
Spalte, die z. B. groupId verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBaseWithGroupId) |
| Seed |
Das zufällige Seed für LightGBM, das verwendet werden soll. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| Sigmoid |
Parameter für die Sigmoidfunktion. |
| Silent |
Steuert die Protokollierungsebene in LighGBM. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| UnbalancedSets |
Ob Schulungsdaten unausgeglichen sind. |
| UseCategoricalSplit |
Unabhängig davon, ob Sie die kategorisierte Teilung aktivieren oder nicht. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| UseZeroAsMissingValue |
Ob die Verwendung von Null (0) als fehlender Wert aktiviert werden soll. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| Verbose |
Bestimmt, ob der Status des Fortschritts während der Schulung und Auswertung ausgegeben werden soll. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| WeightOfPositiveExamples |
Steuert das Gleichgewicht positiver und negativer Gewichte in LightGbmBinaryTrainer. |
Eigenschaften
| Booster |
Zu verwendende Boosterparameter (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |