FastTreeTweedieTrainer Classe

Definizione

Spazio dei nomi:

Microsoft.ML.Trainers.FastTree

Assembly:

Microsoft.ML.FastTree.dll

Pacchetto:

Microsoft.ML.FastTree v2.0.0

Oggetto per il training di un modello di regressione dell'albero IEstimator<TTransformer> delle decisioni usando la funzione di perdita Tweedie. Questo trainer è una generalizzazione di Poisson, composto Poisson e regressione gamma.

public sealed class FastTreeTweedieTrainer : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.BoostingFastTreeTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTweedieTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTweedieModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTweedieModelParameters>

type FastTreeTweedieTrainer = class
    inherit BoostingFastTreeTrainerBase<FastTreeTweedieTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer<FastTreeTweedieModelParameters>, FastTreeTweedieModelParameters>

Public NotInheritable Class FastTreeTweedieTrainer
Inherits BoostingFastTreeTrainerBase(Of FastTreeTweedieTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer(Of FastTreeTweedieModelParameters), FastTreeTweedieModelParameters)

Ereditarietà

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>

FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>

BoostingFastTreeTrainerBase<FastTreeTweedieTrainer.Options,RegressionPredictionTransformer<FastTreeTweedieModelParameters>,FastTreeTweedieModelParameters>

FastTreeTweedieTrainer

Commenti

Per creare questo trainer, usare FastTreeTweedie o FastTreeTweedie(Options).

Colonne di input e output

I dati della colonna dell'etichetta di input devono essere Single. I dati delle colonne delle funzionalità di input devono essere un vettore di dimensioni note di Single.

Questo formatore restituisce le colonne seguenti:

Nome colonna di output	Tipo di colonna	Descrizione
Score	Single	Punteggio non associato stimato dal modello.

Caratteristiche del trainer

Attività di Machine Learning	Regressione
È necessaria la normalizzazione?	No
È necessaria la memorizzazione nella cache?	No
NuGet richiesto oltre a Microsoft.ML	Microsoft.ML.FastTree
Esportabile in ONNX	Sì

Dettagli dell'algoritmo di training

Il modello tweedie boosting segue la matematica stabilita nella stima Assicurativa Premium tramite Gradient Tree-Boosted Tweedie Compound Poisson Models from Yang, Quan e Zou. Per un'introduzione a Gradient Boosting e altre informazioni, vedere: Wikipedia: Gradient boosting(Gradient tree boosting) o Greedy function approssimazione: Una macchina di aumento della sfumatura.

Controllare la sezione Vedere anche i collegamenti agli esempi di utilizzo.

Campi

FeatureColumn	Colonna di funzionalità prevista dal trainer. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GroupIdColumn	Colonna groupID facoltativa prevista dal formatore di classificazione. (Ereditato da TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	Colonna etichetta prevista dal trainer. Può essere null, che indica che l'etichetta non viene usata per il training. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	Colonna di peso prevista dal trainer. Può essere null, che indica che il peso non viene usato per il training. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Proprietà

Info	Oggetto per il training di un modello di regressione dell'albero IEstimator<TTransformer> delle decisioni usando la funzione di perdita Tweedie. Questo trainer è una generalizzazione di Poisson, composto Poisson e regressione gamma. (Ereditato da FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>)

Metodi

Fit(IDataView)	Esegue il training e restituisce un ITransformeroggetto . (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
Fit(IDataView, IDataView)	Esegue il training di un oggetto FastTreeTweedieTrainer usando i dati di training e di convalida, restituisce un RegressionPredictionTransformer<TModel>oggetto .
GetOutputSchema(SchemaShape)	Oggetto per il training di un modello di regressione dell'albero IEstimator<TTransformer> delle decisioni usando la funzione di perdita Tweedie. Questo trainer è una generalizzazione di Poisson, composto Poisson e regressione gamma. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Metodi di estensione

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. Ciò garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training sui dati memorizzati nella cache. È utile avere un checkpoint di memorizzazione nella cache prima dei training che accettano più passaggi di dati.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Dato un stimatore, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. Spesso è importante che un stimatore restituisca informazioni su ciò che è stato adatto, che è il motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> sono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di stima tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo stimatore per cui si vuole ottenere il trasformatore è sepolto da qualche parte in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare questo metodo a un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit.

Vedi anche

• FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
• FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeTweedieTrainer+Options)
• FastTreeTweedieTrainer.Options