LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm

Ensamblado:

Microsoft.ML.LightGbm.dll

Paquete:

Microsoft.ML.LightGbm v3.0.1

public class LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithGroupId where TOptions : LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class

type LightGbmTrainerBase<'Options, 'Output, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> LightGbmTrainerBase<'Options, 'Output, 'ransformer, 'Model>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithGroupId

Public Class LightGbmTrainerBase(Of TOptions, TOutput, TTransformer, TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithGroupId

Parámetros de tipo

TOptions

TOutput

TTransformer

TModel

Herencia

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

TrainerInputBaseWithGroupId

LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase

Derivado

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmMulticlassTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRankingTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionTrainer.Options

Campos

BatchSize	Número de puntos de datos por lote, al cargar datos.
CategoricalSmoothing	Término suave laplace en división de características categóricas. Esto puede reducir el efecto de los ruidos en características categóricas, especialmente para categorías con pocos datos.
EarlyStoppingRound	Determina el número de rondas, después del cual se detendrá el entrenamiento si la métrica de validación no mejora.
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.
L2CategoricalRegularization	Regularización L2 para división de categorías.
LabelColumnName	Columna que se va a usar para las etiquetas. (Heredado de TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Tasa de reducción de árboles, que se usa para evitar el sobreajuste.
MaximumBinCountPerFeature	Número máximo de contenedores en los que se rellenarán los valores de características.
MaximumCategoricalSplitPointCount	Máximo de puntos de división de categorías que se deben tener en cuenta al dividir en una característica de categorías.
MinimumExampleCountPerGroup	Número mínimo de puntos de datos por grupo de categorías.
MinimumExampleCountPerLeaf	Número mínimo de puntos de datos necesarios para formar una hoja de árbol nueva.
NumberOfIterations	Número de iteraciones de aumento. Se crea un nuevo árbol en cada iteración, por lo que es equivalente al número de árboles.
NumberOfLeaves	Número máximo de hojas en un árbol.
NumberOfThreads	Determina el número de subprocesos usados para ejecutar LightGBM.
RowGroupColumnName	Columna que se va a usar por ejemplo groupId. (Heredado de TrainerInputBaseWithGroupId)
Seed	Inicialización aleatoria de LightGBM que se va a usar.
Silent	Controla el nivel de registro en LighGBM.
UseCategoricalSplit	Si se va a habilitar la división por categorías o no.
UseZeroAsMissingValue	Si se va a habilitar el uso de cero (0) como valor que falta.
Verbose	Determina si se va a generar el estado del progreso durante el entrenamiento y la evaluación.

Propiedades

Booster

Parámetro booster que se va a usar