LightGbmBinaryTrainer Klasa

Definicja

Przestrzeń nazw:

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm

Zestaw:

Microsoft.ML.LightGbm.dll

Pakiet:

Microsoft.ML.LightGbm v3.0.1

Element IEstimator<TTransformer> do trenowania wzmocnionego modelu klasyfikacji binarnej drzewa decyzyjnego przy użyciu lightGBM.

public sealed class LightGbmBinaryTrainer : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>

type LightGbmBinaryTrainer = class
    inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmBinaryTrainer.Options, single, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>

Public NotInheritable Class LightGbmBinaryTrainer
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmBinaryTrainer.Options, Single, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator))

Dziedziczenie

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>

LightGbmTrainerBase<LightGbmBinaryTrainer.Options,Single,BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>,CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>

LightGbmBinaryTrainer

Uwagi

Aby utworzyć ten trener, użyj lightGbm lub LightGbm(Options).

Kolumny wejściowe i wyjściowe

Dane kolumny etykiety wejściowej muszą mieć wartość Boolean. Dane kolumn danych wejściowych muszą być znanym wektorem o rozmiarze Single.

Ten trener wyprowadza następujące kolumny:

Nazwa kolumny wyjściowej	Typ kolumny	Opis
Score	Single	Niezwiązany wynik obliczony przez model.
PredictedLabel	Boolean	Przewidywana etykieta na podstawie znaku wyniku. Wynik ujemny mapuje na false wartości i wynik dodatni jest mapowy na truewartość .
Probability	Single	Prawdopodobieństwo obliczone przez kalibrowanie wyniku wartości true jako etykiety. Wartość prawdopodobieństwa jest w zakresie [0, 1].

Cechy trenera

Zadanie uczenia maszynowego	Klasyfikacja binarna
Czy normalizacja jest wymagana?	Nie
Czy buforowanie jest wymagane?	Nie
Wymagane narzędzie NuGet oprócz Microsoft.ML	Microsoft.ML.LightGbm
Możliwość eksportowania do ONNX	Tak

Szczegóły algorytmu trenowania

LightGBM to open source implementacja drzewa decyzyjnego zwiększającego gradient. Aby uzyskać szczegółowe informacje o implementacji, zobacz oficjalną dokumentację rozwiązania LightGBM lub ten dokument.

Zapoznaj się z sekcją Zobacz również, aby uzyskać linki do przykładów użycia.

Pola

FeatureColumn	Kolumna funkcji, której oczekuje trener. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GroupIdColumn	Opcjonalna kolumna groupID oczekiwana przez trenerów klasyfikacji. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	Kolumna etykiety oczekiwana przez trenera. Może to być null, co oznacza, że etykieta nie jest używana do trenowania. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	Kolumna wagi oczekiwana przez trenera. Może to być null, co oznacza, że waga nie jest używana do trenowania. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Właściwości

Info	Element IEstimator<TTransformer> do trenowania wzmocnionego modelu klasyfikacji binarnej drzewa decyzyjnego przy użyciu lightGBM. (Odziedziczone po LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>)

Metody

Fit(IDataView)	Trenuje i zwraca wartość ITransformer. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
Fit(IDataView, IDataView)	Trenuje LightGbmBinaryTrainer przy użyciu zarówno danych trenowania, jak i walidacji, zwraca wartość BinaryPredictionTransformer<TModel>.
GetOutputSchema(SchemaShape)	Element IEstimator<TTransformer> do trenowania wzmocnionego modelu klasyfikacji binarnej drzewa decyzyjnego przy użyciu lightGBM. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Metody rozszerzania

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Dołącz "punkt kontrolny buforowania" do łańcucha narzędzia do szacowania. Zapewni to, że narzędzia do szacowania podrzędnego zostaną wytrenowane pod kątem buforowanych danych. Warto mieć punkt kontrolny buforowania, zanim trenerzy przejdą wiele danych.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Biorąc pod uwagę narzędzie do szacowania, zwróć obiekt opakowujący, który będzie wywoływać delegata po Fit(IDataView) wywołaniu. Często ważne jest, aby narzędzie do szacowania zwracało informacje o tym, co było odpowiednie, dlatego Fit(IDataView) metoda zwraca specjalnie wpisany obiekt, a nie tylko ogólny ITransformerelement . Jednak w tym samym czasie IEstimator<TTransformer> są często tworzone w potoki z wieloma obiektami, więc może być konieczne utworzenie łańcucha narzędzi do szacowania, za pośrednictwem EstimatorChain<TLastTransformer> którego narzędzie do szacowania, dla którego chcemy uzyskać transformator jest pochowany gdzieś w tym łańcuchu. W tym scenariuszu możemy za pomocą tej metody dołączyć delegata, który zostanie wywołany po wywołaniu dopasowania.

Zobacz też

• LightGbm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)
• LightGbm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LightGbmBinaryTrainer+Options)