FastTreeTweedieTrainer Classe
Definição
Importante
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Para IEstimator<TTransformer> treinar um modelo de regressão de árvore de decisão usando a função de perda do Tweedie. Este treinador é uma generalização de Poisson, poisson composto e regressão gama.
public sealed class FastTreeTweedieTrainer : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.BoostingFastTreeTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTweedieTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTweedieModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTweedieModelParameters>type FastTreeTweedieTrainer = class
inherit BoostingFastTreeTrainerBase<FastTreeTweedieTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer<FastTreeTweedieModelParameters>, FastTreeTweedieModelParameters>Public NotInheritable Class FastTreeTweedieTrainer
Inherits BoostingFastTreeTrainerBase(Of FastTreeTweedieTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer(Of FastTreeTweedieModelParameters), FastTreeTweedieModelParameters)- Herança
Comentários
Para criar esse treinador, use FastTreeTweedie ou FastTreeTweedie(Options).
Colunas de entrada e saída
Os dados da coluna de rótulo de entrada devem ser Single. Os dados da coluna de recursos de entrada devem ser um vetor de tamanho conhecido de Single.
Este treinador gera as seguintes colunas:
| Nome da Coluna de Saída | Tipo de coluna | Descrição |
|---|---|---|
Score |
Single | A pontuação não associada que foi prevista pelo modelo. |
Características do treinador
| Ferramenta de machine learning | Regressão |
| A normalização é necessária? | No |
| O cache é necessário? | No |
| NuGet necessário além de Microsoft.ML | Microsoft.ML.FastTree |
| Exportável para ONNX | Sim |
Detalhes do algoritmo de treinamento
O modelo de aumento do Tweedie segue a matemática estabelecida na Previsão do Seguro Premium por meio de Gradient Tree-Boosted Tweedie Compound Poisson Models de Yang, Quan e Zou. Para obter uma introdução ao Aumento de Gradiente e mais informações, consulte: Wikipédia: aumento de gradiente (aumento de árvore de gradiente) ou aproximação de função greedy: uma máquina de aumento de gradiente.
Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.
Campos
| FeatureColumn |
A coluna de recursos esperada pelo treinador. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GroupIdColumn |
A coluna groupID opcional esperada pelos treinadores de classificação. (Herdado de TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
A coluna de rótulo esperada pelo treinador. Pode ser |
| WeightColumn |
A coluna de peso que o treinador espera. Pode ser |
Propriedades
| Info |
Para IEstimator<TTransformer> treinar um modelo de regressão de árvore de decisão usando a função de perda do Tweedie. Este treinador é uma generalização de Poisson, poisson composto e regressão gama. (Herdado de FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>) |
Métodos
| Fit(IDataView, IDataView) |
Treina um FastTreeTweedieTrainer uso de dados de treinamento e validação, retorna um RegressionPredictionTransformer<TModel>. |
| Fit(IDataView) |
Treina e retorna um ITransformer. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Para IEstimator<TTransformer> treinar um modelo de regressão de árvore de decisão usando a função de perda do Tweedie. Este treinador é uma generalização de Poisson, poisson composto e regressão gama. (Herdado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Métodos de Extensão
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os estimadores downstream sejam treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que levam vários passes de dados. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) que seja chamado. Geralmente, é importante que um avaliador retorne informações sobre o que estava em forma, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário criar uma cadeia de avaliadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o estimador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado. |