GamBinaryTrainer.Options Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Trainers.FastTree

Ensamblado:

Microsoft.ML.FastTree.dll

Paquete:

Microsoft.ML.FastTree v4.0.0-preview.24522.7

Source:

GamClassification.cs

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

C#

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

Herencia

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

GamTrainerBase<GamBinaryTrainer.Options,BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<GamBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>,CalibratedModelParametersBase<GamBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>.OptionsBase

GamBinaryTrainer.Options

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