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LightGbmMulticlassTrainer.Options 클래스

정의

LightGbmMulticlassTrainer LightGbm(옵션)에 사용되는 옵션입니다.

public sealed class LightGbmMulticlassTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmMulticlassTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.VBuffer<float>,Microsoft.ML.Data.MulticlassPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.OneVersusAllModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.OneVersusAllModelParameters>.OptionsBase
type LightGbmMulticlassTrainer.Options = class
    inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmMulticlassTrainer.Options, VBuffer<single>, MulticlassPredictionTransformer<OneVersusAllModelParameters>, OneVersusAllModelParameters>.OptionsBase
Public NotInheritable Class LightGbmMulticlassTrainer.Options
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmMulticlassTrainer.Options, VBuffer(Of Single), MulticlassPredictionTransformer(Of OneVersusAllModelParameters), OneVersusAllModelParameters).OptionsBase
상속

생성자

LightGbmMulticlassTrainer.Options()

LightGbmMulticlassTrainer LightGbm(옵션)에 사용되는 옵션입니다.

필드

BatchSize

데이터를 로드할 때 일괄 처리당 데이터 포인트 수입니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
CategoricalSmoothing

범주 기능 분할의 Laplace 부드러운 용어입니다. 이렇게 하면 특히 데이터가 거의 없는 범주의 경우 범주 기능에서 노이즈가 미치는 영향을 줄일 수 있습니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EarlyStoppingRound

유효성 검사 메트릭이 개선되지 않으면 학습이 중지되는 라운드 수를 결정합니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EvaluationMetric

사용할 평가 메트릭을 결정합니다.

ExampleWeightColumnName

예를 들어 가중치에 사용할 열입니다.

(다음에서 상속됨 TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

기능에 사용할 열입니다.

(다음에서 상속됨 TrainerInputBase)
HandleMissingValue

누락된 값의 특수 처리를 사용하도록 설정할지 여부입니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2CategoricalRegularization

범주 분할에 대한 L2 정규화입니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName

레이블에 사용할 열입니다.

(다음에서 상속됨 TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate

과잉 맞춤을 방지하는 데 사용되는 트리의 축소 속도입니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MaximumBinCountPerFeature

기능 값이 버킷으로 처리될 최대 bin 수입니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MaximumCategoricalSplitPointCount

범주 기능에서 분할할 때 고려할 최대 범주 분할 지점입니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MinimumExampleCountPerGroup

범주 그룹당 최소 데이터 포인트 수입니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MinimumExampleCountPerLeaf

새 트리 리프를 구성하는 데 필요한 최소 데이터 요소 수입니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfIterations

증폭 반복 횟수입니다. 각 반복에서 새 트리가 만들어지므로 트리 수와 동일합니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfLeaves

한 트리의 최대 잎 수입니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads

LightGBM을 실행하는 데 사용되는 스레드 수를 결정합니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
RowGroupColumnName

groupId 예제에 사용할 열입니다.

(다음에서 상속됨 TrainerInputBaseWithGroupId)
Seed

사용할 LightGBM의 임의 시드입니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Sigmoid

시그모이드 함수에 대한 매개 변수입니다.

Silent

LighGBM에서 로깅 수준을 제어합니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
UnbalancedSets

학습 데이터의 불균형 여부입니다.

UseCategoricalSplit

범주 분할을 사용할지 여부를 지정합니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
UseSoftmax

softmax 손실을 사용할지 여부입니다.

UseZeroAsMissingValue

0을 누락 값으로 사용할지 여부입니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Verbose

학습 및 평가 중에 진행 상태를 출력할지 여부를 결정합니다.

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

속성

Booster

사용할 부스터 매개 변수

(다음에서 상속됨 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

적용 대상