GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase 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 v2.0.0

GAM ベースのトレーナー オプションの基本クラス。

public abstract class GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TOptions : GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TPredictor> where TPredictor : class

type GamTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Predictor (requires 'Options :> GamTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Predictor>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Predictor> and 'Predictor : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithWeight

Public MustInherit Class GamTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TPredictor).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

型パラメーター

TOptions

TTransformer

TPredictor

継承

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase

派生

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamBinaryTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamRegressionTrainer.Options

コンストラクター

GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase()

GAM ベースのトレーナー オプションの基本クラス。

フィールド

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転置機能 (該当する場合) を利用するかどうか。
EnablePruning	トレーニング後のツリーの排除を有効にして、オーバーフィットを回避します。 検証セットが必要です。
EntropyCoefficient	0 ~ 1 のエントロピー (正則化) 係数。
ExampleWeightColumnName	重みなどのために使用する列。 (継承元 TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	特徴に使用する列。 (継承元 TrainerInputBase)
FeatureFlocks	トレーニングを高速化するために、データセットの準備中に特徴を収集するかどうか。
GainConfidenceLevel	ツリーの適合は信頼度の条件を得る。 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。
GetDerivativesSampleRate	GetDerivatives 関数で各クエリを 1 回 (k 回) サンプリングします。
LabelColumnName	ラベルに使用する列。 (継承元 TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	学習率。
MaximumBinCountPerFeature	特徴ごとの個別の値 (ビン) の最大数。
MaximumTreeOutput	単一ツリー出力の絶対値の上限。
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。
NumberOfIterations	トレーニング データに対するパスの合計数。
NumberOfThreads	使用するスレッドの数。
Seed	乱数ジェネレーターのシード。