LightGbmExtensions Klasa
Definicja
Ważne
Niektóre informacje odnoszą się do produktu w wersji wstępnej, który może zostać znacząco zmodyfikowany przed wydaniem. Firma Microsoft nie udziela żadnych gwarancji, jawnych lub domniemanych, w odniesieniu do informacji podanych w tym miejscu.
Kolekcja metod rozszerzeń dla RegressionCatalog.RegressionTrainerskatalogów , BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers, RankingCatalog.RankingTrainersi MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers .
public static class LightGbmExtensionstype LightGbmExtensions = classPublic Module LightGbmExtensions- Dziedziczenie
-
LightGbmExtensions
Metody
| LightGbm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LightGbmBinaryTrainer+Options) |
Utwórz LightGbmBinaryTrainer z opcjami zaawansowanymi, które przewidują cel przy użyciu gradientu zwiększającej klasyfikację binarną drzewa decyzyjnego. |
| LightGbm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, Stream, String) |
Utwórz LightGbmBinaryTrainer na podstawie wstępnie wytrenowanego modelu LightGBM, który przewiduje cel przy użyciu klasyfikacji binarnej drzewa decyzyjnego zwiększającego gradient. |
| LightGbm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32) |
Utwórz LightGbmBinaryTrainerelement , który przewiduje cel przy użyciu gradientu zwiększającej klasyfikację binarną drzewa decyzyjnego. |
| LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LightGbmMulticlassTrainer+Options) |
Utwórz LightGbmMulticlassTrainer za pomocą opcji zaawansowanych, które przewidują cel przy użyciu wieloklasowego modelu klasyfikacji drzewa decyzyjnego zwiększającego gradient. |
| LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, Stream, String) |
Utwórz LightGbmMulticlassTrainer na podstawie wstępnie wytrenowanego modelu LightGBM, który przewiduje cel przy użyciu wieloklasowego modelu klasyfikacji drzewa decyzyjnego zwiększającego gradient. |
| LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32) |
Utwórz LightGbmMulticlassTrainerobiekt , który przewiduje cel przy użyciu wieloklasowego modelu klasyfikacji drzewa decyzyjnego zwiększającego gradient. |
| LightGbm(RankingCatalog+RankingTrainers, LightGbmRankingTrainer+Options) |
Utwórz LightGbmRankingTrainer za pomocą opcji zaawansowanych, które przewidują cel przy użyciu gradientu zwiększającego model klasyfikacji drzewa decyzyjnego. |
| LightGbm(RankingCatalog+RankingTrainers, Stream, String) |
Utwórz LightGbmRankingTrainer na podstawie wstępnie wytrenowanego modelu LightGBM, który przewiduje cel przy użyciu modelu klasyfikacji drzewa decyzyjnego zwiększającego gradient. |
| LightGbm(RankingCatalog+RankingTrainers, String, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32) |
Utwórz LightGbmRankingTrainerobiekt , który przewiduje cel przy użyciu modelu klasyfikacji drzewa decyzyjnego zwiększającego gradient. |
| LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LightGbmRegressionTrainer+Options) |
Utwórz LightGbmRegressionTrainer przy użyciu opcji zaawansowanych, które przewidują cel przy użyciu gradientu zwiększającego regresję drzewa decyzyjnego. |
| LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, Stream, String) |
Utwórz LightGbmRegressionTrainer na podstawie wstępnie wytrenowanego modelu LightGBM, który przewiduje cel przy użyciu regresji drzewa decyzyjnego zwiększającego gradient. |
| LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32) |
Utwórz LightGbmRegressionTrainerobiekt , który przewiduje cel przy użyciu modelu regresji drzewa decyzyjnego zwiększającego gradient. |