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LightGbmMulticlassTrainer.Options Clase

Definición

Opciones de como LightGbmMulticlassTrainer se usa en LightGbm(Options).

public sealed class LightGbmMulticlassTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmMulticlassTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.VBuffer<float>,Microsoft.ML.Data.MulticlassPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.OneVersusAllModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.OneVersusAllModelParameters>.OptionsBase
type LightGbmMulticlassTrainer.Options = class
    inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmMulticlassTrainer.Options, VBuffer<single>, MulticlassPredictionTransformer<OneVersusAllModelParameters>, OneVersusAllModelParameters>.OptionsBase
Public NotInheritable Class LightGbmMulticlassTrainer.Options
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmMulticlassTrainer.Options, VBuffer(Of Single), MulticlassPredictionTransformer(Of OneVersusAllModelParameters), OneVersusAllModelParameters).OptionsBase
Herencia

Constructores

LightGbmMulticlassTrainer.Options()

Opciones de como LightGbmMulticlassTrainer se usa en LightGbm(Options).

Campos

BatchSize

Número de puntos de datos por lote, al cargar datos.

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
CategoricalSmoothing

Término suave laplace en división de características categóricas. Esto puede reducir el efecto de los ruidos en características de categorías, especialmente para categorías con pocos datos.

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EarlyStoppingRound

Determina el número de rondas, después del cual el entrenamiento se detendrá si la métrica de validación no mejora.

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EvaluationMetric

Determina qué métrica de evaluación se va a usar.

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)
HandleMissingValue

Si se va a habilitar el control especial del valor que falta o no.

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2CategoricalRegularization

Regularización L2 para división categórica.

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName

Columna que se va a usar para las etiquetas.

(Heredado de TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate

La tasa de reducción de los árboles, que se usa para evitar el sobreajuste.

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MaximumBinCountPerFeature

El número máximo de contenedores en los que se rellenarán los valores de características.

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MaximumCategoricalSplitPointCount

Máximo de puntos de división categóricos que se deben tener en cuenta al dividir en una característica de categorías.

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MinimumExampleCountPerGroup

Número mínimo de puntos de datos por grupo de categorías.

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MinimumExampleCountPerLeaf

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

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfIterations

Número de iteraciones de aumento. Se crea un nuevo árbol en cada iteración, por lo que es equivalente al número de árboles.

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfLeaves

Número máximo de hojas en un árbol.

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads

Determina el número de subprocesos usados para ejecutar LightGBM.

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
RowGroupColumnName

Columna que se va a usar por ejemplo groupId.

(Heredado de TrainerInputBaseWithGroupId)
Seed

Inicialización aleatoria de LightGBM que se va a usar.

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Sigmoid

Parámetro para la función sigmoid.

Silent

Controla el nivel de registro en LighGBM.

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
UnbalancedSets

Si los datos de entrenamiento están desequilibrados.

UseCategoricalSplit

Si se va a habilitar la división por categorías o no.

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
UseSoftmax

Si se va a usar la pérdida softmax.

UseZeroAsMissingValue

Si se va a habilitar el uso de cero (0) como valor que falta.

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Verbose

Determina si se va a generar el estado del progreso durante el entrenamiento y la evaluación.

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Propiedades

Booster

Parámetro Booster que se va a usar

(Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Se aplica a