FastForestBinaryTrainer.Options Klasa

Definicja

Przestrzeń nazw:

Microsoft.ML.Trainers.FastTree

Zestaw:

Microsoft.ML.FastTree.dll

Pakiet:

Microsoft.ML.FastTree v2.0.0

Opcje używane FastForestBinaryTrainer w opcji FastForest(Options).

public sealed class FastForestBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastForestOptionsBase

type FastForestBinaryTrainer.Options = class
    inherit FastForestOptionsBase

Public NotInheritable Class FastForestBinaryTrainer.Options
Inherits FastForestOptionsBase

Dziedziczenie

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

TrainerInputBaseWithGroupId

TreeOptions

FastForestOptionsBase

FastForestBinaryTrainer.Options

Konstruktory

FastForestBinaryTrainer.Options()

Opcje używane FastForestBinaryTrainer w opcji FastForest(Options).

Pola

AllowEmptyTrees	Gdy podział katalogu głównego jest niemożliwy, zezwól na kontynuowanie trenowania. (Odziedziczone po TreeOptions)
BaggingExampleFraction	Procent przykładów treningowych używanych w każdej torbie. Wartość domyślna to 0,7 (70%). (Odziedziczone po TreeOptions)
BaggingSize	Liczba drzew w każdej torbie (0 do wyłączania worka). (Odziedziczone po TreeOptions)
Bias	Stronnicza odchylenie do obliczania gradientu dla każdego pojemnika funkcji kategorii. (Odziedziczone po TreeOptions)
Bundling	Pakuj pojemniki o niskiej populacji. Bundle.None(0): brak grupowania, Bundle.AggregateLowPopulation(1): Bundle low population, Bundle.Adjacent(2): Sąsiedni pakiet populacji. (Odziedziczone po TreeOptions)
CategoricalSplit	Czy należy podzielić na podstawie wielu wartości cech kategorii. (Odziedziczone po TreeOptions)
CompressEnsemble	Kompresuj drzewo Zespół. (Odziedziczone po TreeOptions)
DiskTranspose	Czy używać dysku, czy natywnych obiektów transponowania danych (w stosownych przypadkach) podczas wykonywania transponowania. (Odziedziczone po TreeOptions)
EntropyCoefficient	Współczynnik entropii (regularyzacji) z zakresu od 0 do 1. (Odziedziczone po TreeOptions)
ExampleWeightColumnName	Kolumna do użycia na przykład wagi. (Odziedziczone po TrainerInputBaseWithWeight)
ExecutionTime	Podział czasu wykonywania wydruku na kanał ML.NET. (Odziedziczone po TreeOptions)
FeatureColumnName	Kolumna do użycia dla funkcji. (Odziedziczone po TrainerInputBase)
FeatureFirstUsePenalty	Funkcja najpierw używa współczynnika kary. (Odziedziczone po TreeOptions)
FeatureFlocks	Czy zebrać funkcje podczas przygotowywania zestawu danych w celu przyspieszenia trenowania. (Odziedziczone po TreeOptions)
FeatureFraction	Ułamek funkcji (wybranych losowo) do użycia w każdej iteracji. Użyj wartości 0,9, jeśli wymagane jest tylko 90% funkcji. Mniejsze liczby pomagają zmniejszyć nadmierne dopasowanie. (Odziedziczone po TreeOptions)
FeatureFractionPerSplit	Ułamek funkcji (wybranych losowo) do użycia w każdym podziale. Jeśli wartość to 0,9, 90% wszystkich funkcji zostanie odrzuconych w oczekiwaniu. (Odziedziczone po TreeOptions)
FeatureReusePenalty	Współczynnik kary ponownego użycia funkcji (regularyzacja). (Odziedziczone po TreeOptions)
FeatureSelectionSeed	Nasion aktywnego zaznaczenia funkcji. (Odziedziczone po TreeOptions)
GainConfidenceLevel	Dopasowanie drzewa zyskuje pewność siebie. Rozważ tylko zysk, jeśli jego prawdopodobieństwo w porównaniu z losowym zyskiem jest powyżej tej wartości. (Odziedziczone po TreeOptions)
HistogramPoolSize	Liczba histogramów w puli (od 2 do numLeaves). (Odziedziczone po TreeOptions)
LabelColumnName	Kolumna do użycia dla etykiet. (Odziedziczone po TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumBinCountPerFeature	Maksymalna liczba unikatowych wartości (pojemników) na funkcję. (Odziedziczone po TreeOptions)
MaximumCategoricalGroupCountPerNode	Maksymalna kategorialne grupy podziału, które należy wziąć pod uwagę podczas dzielenia na cechę kategorii. Grupy podzielone to kolekcja punktów podziału. Służy to do zmniejszenia nadmiernego dopasowania, gdy istnieje wiele funkcji kategorii. (Odziedziczone po TreeOptions)
MaximumCategoricalSplitPointCount	Maksymalna kategorialne punkty podziału, które należy wziąć pod uwagę podczas dzielenia na cechę kategorii. (Odziedziczone po TreeOptions)
MaximumOutputMagnitudePerTree	Górna granica wartości bezwzględnej pojedynczego drzewa wyjściowego.
MemoryStatistics	Drukuj statystyki pamięci do ML.NET kanału. (Odziedziczone po TreeOptions)
MinimumExampleCountPerLeaf	Minimalna liczba punktów danych wymaganych do utworzenia nowego liścia drzewa. (Odziedziczone po TreeOptions)
MinimumExampleFractionForCategoricalSplit	Minimalna wartość procentowa przykładu kategorii w pojemniku do rozważenia w przypadku podziału. Wartość domyślna to 0,1% wszystkich przykładów szkoleniowych. (Odziedziczone po TreeOptions)
MinimumExamplesForCategoricalSplit	Minimalna liczba przykładów kategorii w pojemniku do rozważenia dla podziału. (Odziedziczone po TreeOptions)
NumberOfLeaves	Maksymalna liczba liści w każdym drzewie regresji. (Odziedziczone po TreeOptions)
NumberOfQuantileSamples	Liczba punktów danych do próbkowania z każdego liścia w celu znalezienia rozkładu etykiet. (Odziedziczone po FastForestOptionsBase)
NumberOfThreads	Liczba wątków do użycia. (Odziedziczone po TreeOptions)
NumberOfTrees	Całkowita liczba drzew decyzyjnych do utworzenia w zespole. (Odziedziczone po TreeOptions)
RowGroupColumnName	Kolumna do użycia na przykład groupId. (Odziedziczone po TrainerInputBaseWithGroupId)
Seed	Nasion generatora liczb losowych. (Odziedziczone po TreeOptions)
Smoothing	Parametr smoothing dla regularyzacji drzewa. (Odziedziczone po TreeOptions)
SoftmaxTemperature	Temperatura losowego rozkładu softmax do wybrania funkcji. (Odziedziczone po TreeOptions)
SparsifyThreshold	Poziom rozrzedu wymagany do używania reprezentacji funkcji rozrzedzynych. (Odziedziczone po TreeOptions)
TestFrequency	Oblicz wartości metryk dla pociągu/prawidłowego/testuj co k rund. (Odziedziczone po TreeOptions)