Udostępnij za pośrednictwem


LightGbmExtensions Klasa

Definicja

public static class LightGbmExtensions
type LightGbmExtensions = class
Public 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.

Dotyczy