FastForestRegressionTrainer.Options クラス

定義

名前空間:

Microsoft.ML.Trainers.FastTree

アセンブリ:

Microsoft.ML.FastTree.dll

パッケージ:

Microsoft.ML.FastTree v3.0.1

FastForestRegressionTrainer FastForest(Options)で使用される のオプション。

public sealed class FastForestRegressionTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastForestOptionsBase

type FastForestRegressionTrainer.Options = class
    inherit FastForestOptionsBase

Public NotInheritable Class FastForestRegressionTrainer.Options
Inherits FastForestOptionsBase

継承

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

TrainerInputBaseWithGroupId

TreeOptions

FastForestOptionsBase

FastForestRegressionTrainer.Options

コンストラクター

FastForestRegressionTrainer.Options()

FastForestRegressionTrainer FastForest(Options)で使用される のオプション。

フィールド

AllowEmptyTrees	ルート分割が不可能な場合は、トレーニングを続行できます。 (継承元 TreeOptions)
BaggingExampleFraction	各バッグで使用されるトレーニング例の割合。 既定値は 0.7 (70%) です。 (継承元 TreeOptions)
BaggingSize	各バッグ内のツリーの数 (バギングを無効にする場合は 0)。 (継承元 TreeOptions)
Bias	カテゴリ別特徴量の各特徴量ビンの勾配を計算するためのバイアス。 (継承元 TreeOptions)
Bundling	低母集団ビンをバンドルします。Bundle.None(0): バンドルなし、Bundle.AggregateLowPopulation(1): Bundle low population, Bundle.Adjacent(2): Neighbor low population bundle. (継承元 TreeOptions)
CategoricalSplit	複数のカテゴリ特徴値に基づいて分割を行うかどうか。 (継承元 TreeOptions)
CompressEnsemble	ツリーアンサンブルを圧縮します。 (継承元 TreeOptions)
DiskTranspose	入れ替えの実行時に、ディスクまたはデータのネイティブなトランスポーズ機能 (該当する場合) のどちらを使用するか。 (継承元 TreeOptions)
EntropyCoefficient	0 ~ 1 のエントロピ (正則化) 係数。 (継承元 TreeOptions)
ExampleWeightColumnName	重みなど、使用する列。 (継承元 TrainerInputBaseWithWeight)
ExecutionTime	実行時間の内訳を ML.NET チャネルに出力します。 (継承元 TreeOptions)
FeatureColumnName	特徴に使用する列。 (継承元 TrainerInputBase)
FeatureFirstUsePenalty	特徴の初回使用ペナルティ係数。 (継承元 TreeOptions)
FeatureFlocks	データセットの準備中に特徴を収集してトレーニングを高速化するかどうか。 (継承元 TreeOptions)
FeatureFraction	各イテレーションで使用する特徴の割合 (ランダムに選択)。 90% の機能のみが必要な場合は、0.9 を使用します。 数値を小さくすると、オーバーフィットを減らすことができます。 (継承元 TreeOptions)
FeatureFractionPerSplit	各分割で使用する特徴の割合 (ランダムに選択)。 値が 0.9 の場合、すべての機能の 90% が予想で削除されます。 (継承元 TreeOptions)
FeatureReusePenalty	特徴量はペナルティ (正則化) 係数を再利用します。 (継承元 TreeOptions)
FeatureSelectionSeed	アクティブなフィーチャ選択のシード。 (継承元 TreeOptions)
GainConfidenceLevel	木の付属品は信頼の条件を得る。 確率とランダムな選択ゲインがこの値を上回る場合にのみ、ゲインを考慮してください。 (継承元 TreeOptions)
HistogramPoolSize	プール内のヒストグラムの数 (2 と numLeaves の間)。 (継承元 TreeOptions)
LabelColumnName	ラベルに使用する列。 (継承元 TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumBinCountPerFeature	特徴ごとの個別の値 (ビン) の最大数。 (継承元 TreeOptions)
MaximumCategoricalGroupCountPerNode	カテゴリ機能で分割するときに考慮するカテゴリ分割グループの最大数。 分割グループは、分割ポイントのコレクションです。 これは、多くのカテゴリ機能がある場合のオーバーフィットを減らすために使用されます。 (継承元 TreeOptions)
MaximumCategoricalSplitPointCount	カテゴリ特徴量で分割する場合に考慮する最大カテゴリ分割ポイント。 (継承元 TreeOptions)
MemoryStatistics	メモリ統計を ML.NET チャネルに出力します。 (継承元 TreeOptions)
MinimumExampleCountPerLeaf	新しいツリー リーフを形成するために必要なデータ ポイントの最小数。 (継承元 TreeOptions)
MinimumExampleFractionForCategoricalSplit	分割で考慮するビン内の最小カテゴリ別の例のパーセンテージ。 既定値は、すべてのトレーニング例の 0.1% です。 (継承元 TreeOptions)
MinimumExamplesForCategoricalSplit	分割について考慮するビン内の最小カテゴリ例数。 (継承元 TreeOptions)
NumberOfLeaves	各回帰ツリー内の葉の最大数。 (継承元 TreeOptions)
NumberOfQuantileSamples	各リーフからサンプリングしてラベルの分布を検索するデータ ポイントの数。 (継承元 FastForestOptionsBase)
NumberOfThreads	使用するスレッドの数。 (継承元 TreeOptions)
NumberOfTrees	アンサンブルで作成するデシジョン ツリーの合計数。 (継承元 TreeOptions)
RowGroupColumnName	groupId などの使用する列。 (継承元 TrainerInputBaseWithGroupId)
Seed	乱数ジェネレーターのシード。 (継承元 TreeOptions)
ShuffleLabels	イテレーションごとにラベルをシャッフルするかどうか。
Smoothing	ツリーの正則化のスムージング パラメーター。 (継承元 TreeOptions)
SoftmaxTemperature	特徴量を選択するためのランダム化されたソフトマックス分布の温度。 (継承元 TreeOptions)
SparsifyThreshold	スパース特徴表現を使用するために必要なスパリティ レベル。 (継承元 TreeOptions)
TestFrequency	k ラウンドごとにトレーニング/有効/テストのメトリック値を計算します。 (継承元 TreeOptions)