GamBinaryTrainer.Options Clase

Definición

Opciones de como GamBinaryTrainer se usa en Gam(Options).

public sealed class GamBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamBinaryTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.OptionsBase
type GamBinaryTrainer.Options = class
    inherit GamTrainerBase<GamBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<GamBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<GamBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBase
Public NotInheritable Class GamBinaryTrainer.Options
Inherits GamTrainerBase(Of GamBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of GamBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of GamBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase
Herencia

Constructores

GamBinaryTrainer.Options()

Opciones de como GamBinaryTrainer se usa en Gam(Options).

Campos

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 GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
EnablePruning

Habilite la eliminación del árbol posterior al entrenamiento para evitar el sobreajuste. Requiere un conjunto de validación.

(Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
EntropyCoefficient

Coeficiente de entropía (regularización) entre 0 y 1.

(Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName

Columna que se va a usar por ejemplo, peso.

(Heredado de TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

Columna que se va a usar para las características.

(Heredado de TrainerInputBase)
FeatureFlocks

Si se recopilan características durante la preparación del conjunto de datos para acelerar el entrenamiento.

(Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
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 GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
GetDerivativesSampleRate

Muestree cada consulta 1 en k veces en la función GetDerivatives.

(Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
LabelColumnName

Columna que se va a usar para las etiquetas.

(Heredado de TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate

Velocidad de aprendizaje.

(Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
MaximumBinCountPerFeature

Número máximo de valores distintos (intervalos) por característica.

(Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
MaximumTreeOutput

Límite superior en el valor absoluto de una salida de árbol único.

(Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
MinimumExampleCountPerLeaf

Número mínimo de puntos de datos necesarios para formar una nueva hoja de árbol.

(Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
NumberOfIterations

Número total de pases sobre los datos de entrenamiento.

(Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
NumberOfThreads

El número de subprocesos que se va a usar.

(Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
Seed

Inicialización del generador de números aleatorios.

(Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
UnbalancedSets

Si se deben usar derivados optimizados para datos de entrenamiento no equilibrados.

Se aplica a