LightGbmExtensions 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML

어셈블리:

Microsoft.ML.LightGbm.dll

패키지:

Microsoft.ML.LightGbm v2.0.0

, , BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersRankingCatalog.RankingTrainers및 MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers 카탈로그에 RegressionCatalog.RegressionTrainers대한 확장 메서드의 컬렉션입니다.

public static class LightGbmExtensions

type LightGbmExtensions = class

Public Module LightGbmExtensions

상속

Object

LightGbmExtensions

메서드

LightGbm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LightGbmBinaryTrainer+Options)	그라데이션 부스팅 의사 결정 트리 이진 분류를 사용하여 대상을 예측하는 고급 옵션을 사용하여 만듭니 LightGbmBinaryTrainer 다.
LightGbm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)	그라데이션 부스팅 의사 결정 트리 이진 분류를 사용하여 대상을 예측하는 를 만듭니 LightGbmBinaryTrainer다.
LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LightGbmMulticlassTrainer+Options)	그라데이션 부스팅 의사 결정 트리 다중 클래스 분류 모델을 사용하여 대상을 예측하는 고급 옵션을 사용하여 만듭니 LightGbmMulticlassTrainer 다.
LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)	그라데이션 부스팅 의사 결정 트리 다중 클래스 분류 모델을 사용하여 대상을 예측하는 를 만듭니 LightGbmMulticlassTrainer다.
LightGbm(RankingCatalog+RankingTrainers, LightGbmRankingTrainer+Options)	그라데이션 부스팅 의사 결정 트리 순위 모델을 사용하여 대상을 예측하는 고급 옵션을 사용하여 를 만듭니 LightGbmRankingTrainer 다.
LightGbm(RankingCatalog+RankingTrainers, String, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)	그라데이션 부스팅 의사 결정 트리 순위 모델을 사용하여 대상을 예측하는 를 만듭니 LightGbmRankingTrainer다.
LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LightGbmRegressionTrainer+Options)	그라데이션 부스팅 의사 결정 트리 회귀 모델을 사용하여 대상을 예측하는 고급 옵션을 사용하여 만듭니 LightGbmRegressionTrainer 다.
LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)	그라데이션 부스팅 의사 결정 트리 회귀 모델을 사용하여 대상을 예측하는 를 만듭니 LightGbmRegressionTrainer다.