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BoostingFastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> Clase

Definición

C#
public abstract class BoostingFastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> where TOptions : BoostedTreeOptions, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class

Parámetros de tipo

TOptions
TTransformer
TModel
Herencia
Derivado

Campos

FeatureColumn

Columna de características que espera el instructor.

(Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GroupIdColumn

Columna groupID opcional que esperan los instructores de clasificación.

(Heredado de TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>)
LabelColumn

Columna de etiqueta que espera el instructor. Puede ser null, que indica que la etiqueta no se usa para el entrenamiento.

(Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn

Columna de peso que espera el entrenador. Puede ser null, lo que indica que el peso no se usa para el entrenamiento.

(Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Propiedades

Métodos

Métodos de extensión

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Anexe un "punto de control de almacenamiento en caché" a la cadena del estimador. Esto garantizará que los estimadores de nivel inferior se entrenarán con los datos almacenados en caché. Resulta útil tener un punto de control de almacenamiento en caché antes de que los instructores tomen varios pases de datos.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Dado un estimador, devuelva un objeto de ajuste que llamará a un delegado una vez Fit(IDataView) que se llame. A menudo, es importante que un estimador devuelva información sobre lo que cabe, por lo que el Fit(IDataView) método devuelve un objeto con tipo específico, en lugar de simplemente un general ITransformer. Sin embargo, al mismo tiempo, IEstimator<TTransformer> a menudo se forman en canalizaciones con muchos objetos, por lo que es posible que tengamos que crear una cadena de estimadores a través EstimatorChain<TLastTransformer> de donde el estimador para el que queremos obtener el transformador está enterrado en algún lugar de esta cadena. En ese escenario, podemos a través de este método adjuntar un delegado al que se llamará una vez que se llame a fit.

Se aplica a

Producto Versiones
ML.NET 1.0.0, 1.1.0, 1.2.0, 1.3.1, 1.4.0, 1.5.0, 1.6.0, 1.7.0, 2.0.0, 3.0.0, 4.0.0, Preview