LightGbmBinaryTrainer 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 yang ditingkatkan menggunakan LightGBM.
public sealed class LightGbmBinaryTrainer : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>type LightGbmBinaryTrainer = class
inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmBinaryTrainer.Options, single, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>Public NotInheritable Class LightGbmBinaryTrainer
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmBinaryTrainer.Options, Single, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator))- Warisan
Keterangan
Untuk membuat pelatih ini, gunakan LightGbm atau LightGbm(Options).
Kolom Input dan Output
Data kolom label input harus Boolean. Data kolom fitur input harus merupakan vektor berukuran besar yang diketahui dari Single.
Pelatih ini menghasilkan kolom berikut:
| Nama Kolom Output | Jenis Kolom | Deskripsi | |
|---|---|---|---|
Score |
Single | Skor tidak terikat yang dihitung oleh model. | |
PredictedLabel |
Boolean | Label yang diprediksi, berdasarkan tanda skor. Skor negatif memetakan ke false dan skor positif memetakan ke true. |
|
Probability |
Single | Probabilitas dihitung dengan mengkalibrasi skor memiliki true sebagai label. Nilai probabilitas 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.LightGbm |
| Dapat diekspor ke ONNX | Ya |
Detail Algoritma Pelatihan
LightGBM adalah implementasi sumber terbuka dari gradien yang meningkatkan pohon keputusan. Untuk detail implementasi, silakan lihat dokumentasi resmi LightGBM atau makalah ini.
Periksa bagian Lihat Juga untuk tautan ke contoh penggunaan.
Bidang
| 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
| Info |
IEstimator<TTransformer> untuk melatih model klasifikasi biner pohon keputusan yang ditingkatkan menggunakan LightGBM. (Diperoleh dari LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>) |
Metode
| Fit(IDataView, IDataView) |
LightGbmBinaryTrainer 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 yang ditingkatkan menggunakan LightGBM. (Diperoleh dari TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Metode Ekstensi
| 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 berlalu. |
| 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> di mana estimator yang ingin kita dapatkan transformator dimakamkan di suatu tempat dalam rantai ini. Untuk skenario itu, kita dapat melalui metode ini melampirkan delegasi yang akan dipanggil setelah fit dipanggil. |