GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase Clase

Definición

Clase base para opciones de instructor basadas en GAM.

public abstract class GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TOptions : GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TPredictor> where TPredictor : class
type GamTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Predictor (requires 'Options :> GamTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Predictor>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Predictor> and 'Predictor : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithWeight
Public MustInherit Class GamTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TPredictor).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

Parámetros de tipo

TOptions
TTransformer
TPredictor
Herencia
GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase
Derivado

Constructores

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

Clase base para opciones de instructor basadas en GAM.

Campos

DiskTranspose

Si se va a utilizar el disco o las instalaciones nativas de adaptación de los datos (si procede) al realizar la transposición.

EnablePruning

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

EntropyCoefficient

Coeficiente de entropía (regularización) entre 0 y 1.

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.

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.

GetDerivativesSampleRate

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

LabelColumnName

Columna que se va a usar para las etiquetas.

(Heredado de TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate

Velocidad de aprendizaje.

MaximumBinCountPerFeature

Número máximo de valores distintos (contenedores) por característica.

MaximumTreeOutput

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

MinimumExampleCountPerLeaf

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

NumberOfIterations

Número total de pases sobre los datos de entrenamiento.

NumberOfThreads

El número de subprocesos que se va a usar.

Seed

Inicialización del generador de números aleatorios.

Se aplica a