FastTreeBinaryTrainer Kelas
Definisi
Penting
Beberapa informasi terkait produk prarilis yang dapat diubah secara signifikan sebelum dirilis. Microsoft tidak memberikan jaminan, tersirat maupun tersurat, sehubungan dengan informasi yang diberikan di sini.
IEstimator<TTransformer> untuk melatih model klasifikasi biner pohon keputusan menggunakan FastTree.
public sealed class FastTreeBinaryTrainer : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.BoostingFastTreeTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeBinaryTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>type FastTreeBinaryTrainer = class
inherit BoostingFastTreeTrainerBase<FastTreeBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<FastTreeBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<FastTreeBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>Public NotInheritable Class FastTreeBinaryTrainer
Inherits BoostingFastTreeTrainerBase(Of FastTreeBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of FastTreeBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of FastTreeBinaryModelParameters, PlattCalibrator))- Warisan
Keterangan
Untuk membuat pelatih ini, gunakan FastTree atau FastTree(Options).
Kolom Input dan Output
Data kolom label input harus berupa Boolean. Data kolom fitur input harus merupakan vektor berukuran dikenal dari Single.
Pelatih ini menghasilkan kolom berikut:
| Nama Kolom Output | Tipe Kolom | Description | |
|---|---|---|---|
Score |
Single | Skor tidak terbatas yang dihitung oleh model. | |
PredictedLabel |
Boolean | Label yang diprediksi, berdasarkan tanda skor. Skor negatif dipetakan ke false dan skor positif dipetakan ke true. |
|
Probability |
Single | Probabilitas dihitung dengan mengkalibrasi skor memiliki true sebagai label. Nilai probabilitas berada dalam rentang [0, 1]. |
Karakteristik Pelatih
| Tugas pembelajaran mesin | Klasifikasi biner |
| Apakah normalisasi diperlukan? | Tidak |
| Apakah penembolokan diperlukan? | Tidak |
| NuGet yang diperlukan selain Microsoft.ML | Microsoft.ML.FastTree |
| Dapat diekspor ke ONNX | Ya |
Detail Algoritma Pelatihan
FastTree adalah implementasi algoritma peningkatan gradien MART yang efisien. Peningkatan gradien adalah teknik pembelajaran mesin untuk masalah regresi. Ini membangun setiap pohon regresi dengan cara langkah-bijaksana, menggunakan fungsi kehilangan yang telah ditentukan untuk mengukur kesalahan untuk setiap langkah dan memperbaikinya di langkah berikutnya. Jadi model prediksi ini sebenarnya merupakan ansambel model prediksi yang lebih lemah. Dalam masalah regresi, meningkatkan membangun serangkaian pohon tersebut dengan cara yang bijaksana dan kemudian memilih pohon optimal menggunakan fungsi kehilangan yang dapat diferensiasi sewenang-wenang.
MART mempelajari ansambel pohon regresi, yang merupakan pohon keputusan dengan nilai skalar di daunnya. Pohon keputusan (atau regresi) adalah bagan alur seperti pohon biner, di mana pada setiap simpul interior satu memutuskan mana dari dua node anak yang akan terus didasarkan pada salah satu nilai fitur dari input. Pada setiap simpul daun, nilai dikembalikan. Dalam simpul interior, keputusan didasarkan pada pengujian x <= v di mana x adalah nilai fitur dalam sampel input dan v adalah salah satu nilai yang mungkin dari fitur ini. Fungsi yang dapat diproduksi oleh pohon regresi adalah semua fungsi konstanta sepotong bijaksana.
Ansambel pohon diproduksi oleh komputasi, di setiap langkah, pohon regresi yang memperkirakan gradien fungsi kehilangan, dan menambahkannya ke pohon sebelumnya dengan koefisien yang meminimalkan hilangnya pohon baru. Output ansambel yang dihasilkan oleh MART pada instans tertentu adalah jumlah output pohon.
- Jika terjadi masalah klasifikasi biner, output dikonversi ke probabilitas dengan menggunakan beberapa bentuk kalibrasi.
- Jika terjadi masalah regresi, output adalah nilai fungsi yang diprediksi.
- Jika terjadi masalah peringkat, instans diurutkan berdasarkan nilai output ansambel.
Untuk informasi selengkapnya, lihat:
- Wikipedia: Peningkatan gradien (Peningkatan pohon gradien).
- Perkiraan fungsi serakah: Mesin peningkatan gradien.
Periksa bagian Lihat Juga untuk tautan ke contoh penggunaan.
Bidang
| Nama | Deskripsi |
|---|---|
| FeatureColumn |
Kolom fitur yang diharapkan pelatih. (Diperoleh dari TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GroupIdColumn |
Kolom groupID opsional yang diharapkan pelatih peringkat. (Diperoleh dari TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
Kolom label yang diharapkan pelatih. Dapat berupa |
| WeightColumn |
Kolom berat yang diharapkan pelatih. Dapat berupa |
Properti
| Nama | Deskripsi |
|---|---|
| Info |
IEstimator<TTransformer> untuk melatih model klasifikasi biner pohon keputusan menggunakan FastTree. (Diperoleh dari FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>) |
Metode
| Nama | Deskripsi |
|---|---|
| Fit(IDataView, IDataView) |
FastTreeBinaryTrainer Melatih menggunakan data pelatihan dan validasi, mengembalikan BinaryPredictionTransformer<TModel>. |
| Fit(IDataView) |
Melatih dan mengembalikan ITransformer. (Diperoleh dari TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
IEstimator<TTransformer> untuk melatih model klasifikasi biner pohon keputusan menggunakan FastTree. (Diperoleh dari TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Metode Ekstensi
| Nama | Deskripsi |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Tambahkan 'titik pemeriksaan penembolokan' ke rantai estimator. Ini akan memastikan bahwa estimator hilir akan dilatih terhadap data cache. Sangat membantu untuk memiliki titik pemeriksaan penembolokan sebelum pelatih yang mengambil beberapa data lolos. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Mengingat estimator, kembalikan objek pembungkus yang akan memanggil delegasi setelah Fit(IDataView) dipanggil. Seringkali penting bagi estimator untuk mengembalikan informasi tentang apa yang cocok, itulah sebabnya Fit(IDataView) metode mengembalikan objek yang di ketik secara khusus, bukan hanya umum ITransformer. Namun, pada saat yang sama, IEstimator<TTransformer> sering dibentuk menjadi alur dengan banyak objek, jadi kita mungkin perlu membangun rantai estimator melalui EstimatorChain<TLastTransformer> tempat estimator yang ingin kita dapatkan transformator dikubur di suatu tempat dalam rantai ini. Untuk skenario itu, kita dapat melalui metode ini melampirkan delegasi yang akan dipanggil setelah cocok dipanggil. |