FastForestRegressionTrainer.Options Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Trainers.FastTree

Ensamblado:

Microsoft.ML.FastTree.dll

Paquete:

Microsoft.ML.FastTree v2.0.0

Opciones de como FastForestRegressionTrainer se usa en FastForest(Options).

public sealed class FastForestRegressionTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastForestOptionsBase

type FastForestRegressionTrainer.Options = class
    inherit FastForestOptionsBase

Public NotInheritable Class FastForestRegressionTrainer.Options
Inherits FastForestOptionsBase

Herencia

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

TrainerInputBaseWithGroupId

TreeOptions

FastForestOptionsBase

FastForestRegressionTrainer.Options

Constructores

FastForestRegressionTrainer.Options()

Opciones de como FastForestRegressionTrainer se usa en FastForest(Options).

Campos

AllowEmptyTrees	Cuando una división raíz es imposible, permita que el entrenamiento continúe. (Heredado de TreeOptions)
BaggingExampleFraction	Porcentaje de ejemplos de entrenamiento usados en cada bolsa. El valor predeterminado es 0,7 (70 %). (Heredado de TreeOptions)
BaggingSize	Número de árboles de cada contenedor (0 para deshabilitar el etiquetado). (Heredado de TreeOptions)
Bias	Sesgo para calcular el degradado de cada intervalo de características para una característica de categorías. (Heredado de TreeOptions)
Bundling	Agrupar cubos de población bajos. Bundle.None(0): no hay agrupación, Bundle.AggregateLowPopulation(1): Agrupación de población baja, Bundle.Adjacent(2): agrupación de población baja vecina. (Heredado de TreeOptions)
CategoricalSplit	Si se debe dividir en función de varios valores de características de categorías. (Heredado de TreeOptions)
CompressEnsemble	Comprima el conjunto de árboles. (Heredado de TreeOptions)
DiskTranspose	Si se va a utilizar el disco o las instalaciones nativas de transposición de los datos (si procede) al realizar la transposición. (Heredado de TreeOptions)
EntropyCoefficient	Coeficiente de entropía (regularización) entre 0 y 1. (Heredado de TreeOptions)
ExampleWeightColumnName	Columna que se va a usar por ejemplo, peso. (Heredado de TrainerInputBaseWithWeight)
ExecutionTime	Desglose del tiempo de ejecución de impresión en ML.NET canal. (Heredado de TreeOptions)
FeatureColumnName	Columna que se va a usar para las características. (Heredado de TrainerInputBase)
FeatureFirstUsePenalty	Coeficiente de penalización del primer uso de una característica. (Heredado de TreeOptions)
FeatureFlocks	Si se recopilan características durante la preparación del conjunto de datos para acelerar el entrenamiento. (Heredado de TreeOptions)
FeatureFraction	Fracción de características (elegidas aleatoriamente) que se van a usar en cada iteración. Use el 0,9 si solo se necesita el 90 % de las características. Los números más bajos ayudan a reducir el sobreajuste. (Heredado de TreeOptions)
FeatureFractionPerSplit	Fracción de características (elegidas aleatoriamente) que se usarán en cada división. Si el valor es del 0,9, el 90 % de todas las características se descartaría según lo esperado. (Heredado de TreeOptions)
FeatureReusePenalty	Coeficiente de penalización de uso (regularización) de la característica. (Heredado de TreeOptions)
FeatureSelectionSeed	Valor de inicialización de la selección de características activa. (Heredado de TreeOptions)
GainConfidenceLevel	El ajuste de árbol obtiene un requisito de confianza. Considere solo una ganancia si su probabilidad frente a una ganancia de elección aleatoria está por encima de este valor. (Heredado de TreeOptions)
HistogramPoolSize	Número de histogramas del grupo (entre 2 y numLeaves). (Heredado de TreeOptions)
LabelColumnName	Columna que se va a usar para las etiquetas. (Heredado de TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumBinCountPerFeature	Número máximo de valores distintos (intervalos) por característica. (Heredado de TreeOptions)
MaximumCategoricalGroupCountPerNode	Número máximo de grupos de división por categorías que se deben tener en cuenta al dividir en una característica de categorías. Los grupos divididos son una colección de puntos de división. Esto se usa para reducir el sobreajuste cuando hay muchas características categóricas. (Heredado de TreeOptions)
MaximumCategoricalSplitPointCount	Máximo de puntos de división categóricos que se deben tener en cuenta al dividir en una característica de categorías. (Heredado de TreeOptions)
MemoryStatistics	Imprima estadísticas de memoria en ML.NET canal. (Heredado de TreeOptions)
MinimumExampleCountPerLeaf	Número mínimo de puntos de datos necesarios para formar una nueva hoja de árbol. (Heredado de TreeOptions)
MinimumExampleFractionForCategoricalSplit	Porcentaje mínimo de ejemplo de categorías en un contenedor que se debe tener en cuenta para una división. El valor predeterminado es el 0,1 % de todos los ejemplos de entrenamiento. (Heredado de TreeOptions)
MinimumExamplesForCategoricalSplit	Recuento mínimo de ejemplos de categorías en un contenedor que se debe tener en cuenta para una división. (Heredado de TreeOptions)
NumberOfLeaves	Número máximo de hojas en cada árbol de regresión. (Heredado de TreeOptions)
NumberOfQuantileSamples	Número de puntos de datos que se van a muestrear de cada hoja para buscar la distribución de etiquetas. (Heredado de FastForestOptionsBase)
NumberOfThreads	El número de subprocesos que se va a usar. (Heredado de TreeOptions)
NumberOfTrees	Número total de árboles de decisión que se van a crear en el conjunto. (Heredado de TreeOptions)
RowGroupColumnName	Columna que se va a usar por ejemplo groupId. (Heredado de TrainerInputBaseWithGroupId)
Seed	Inicialización del generador de números aleatorios. (Heredado de TreeOptions)
ShuffleLabels	Si se van a ordenar aleatoriamente las etiquetas en cada iteración.
Smoothing	Parámetro de suavizado para la regularización de árboles. (Heredado de TreeOptions)
SoftmaxTemperature	La temperatura de la distribución softmax aleatoria para elegir la característica. (Heredado de TreeOptions)
SparsifyThreshold	Nivel de dispersidad necesario para usar la representación de características dispersas. (Heredado de TreeOptions)
TestFrequency	Calcule los valores de métricas de entrenamiento, válidos y de prueba cada k rounds. (Heredado de TreeOptions)