LightGbmRegressionTrainer.Options Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm

Ensamblado:

Microsoft.ML.LightGbm.dll

Paquete:

Microsoft.ML.LightGbm v3.0.1

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

public sealed class LightGbmRegressionTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionModelParameters>.OptionsBase

type LightGbmRegressionTrainer.Options = class
    inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmRegressionTrainer.Options, single, RegressionPredictionTransformer<LightGbmRegressionModelParameters>, LightGbmRegressionModelParameters>.OptionsBase

Public NotInheritable Class LightGbmRegressionTrainer.Options
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmRegressionTrainer.Options, Single, RegressionPredictionTransformer(Of LightGbmRegressionModelParameters), LightGbmRegressionModelParameters).OptionsBase

Herencia

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

TrainerInputBaseWithGroupId

LightGbmTrainerBase<LightGbmRegressionTrainer.Options,Single,RegressionPredictionTransformer<LightGbmRegressionModelParameters>,LightGbmRegressionModelParameters>.OptionsBase

LightGbmRegressionTrainer.Options

Constructores

LightGbmRegressionTrainer.Options()

Opciones de como LightGbmRegressionTrainer 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)
Silent	Controla el nivel de registro en LighGBM. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
UseCategoricalSplit	Si se va a habilitar la división por categorías o no. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
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)