LightGbmRegressionTrainer.Options Classe
Definição
Importante
Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.
Opções para o LightGbmRegressionTrainer usado em LightGbm(Options).
public sealed class LightGbmRegressionTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionModelParameters>.OptionsBase
type LightGbmRegressionTrainer.Options = class
inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmRegressionTrainer.Options, single, RegressionPredictionTransformer<LightGbmRegressionModelParameters>, LightGbmRegressionModelParameters>.OptionsBase
Public NotInheritable Class LightGbmRegressionTrainer.Options
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmRegressionTrainer.Options, Single, RegressionPredictionTransformer(Of LightGbmRegressionModelParameters), LightGbmRegressionModelParameters).OptionsBase
- Herança
-
LightGbmTrainerBase<LightGbmRegressionTrainer.Options,Single,RegressionPredictionTransformer<LightGbmRegressionModelParameters>,LightGbmRegressionModelParameters>.OptionsBaseLightGbmRegressionTrainer.Options
Construtores
LightGbmRegressionTrainer.Options() |
Opções para o LightGbmRegressionTrainer usado em LightGbm(Options). |
Campos
BatchSize |
Número de pontos de dados por lote ao carregar dados. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
CategoricalSmoothing |
Termo suave de laplace na divisão de recursos categóricos. Isso pode reduzir o efeito de ruídos em recursos categóricos, especialmente para categorias com poucos dados. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
EarlyStoppingRound |
Determina o número de rodadas, após as quais o treinamento será interrompido se a métrica de validação não melhorar. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
EvaluationMetric |
Determina qual métrica de avaliação usar. |
ExampleWeightColumnName |
Coluna a ser usada, por exemplo, peso. (Herdado de TrainerInputBaseWithWeight) |
FeatureColumnName |
Coluna a ser usada para recursos. (Herdado de TrainerInputBase) |
HandleMissingValue |
Se deseja habilitar o tratamento especial do valor ausente ou não. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
L2CategoricalRegularization |
Regularização L2 para divisão categórica. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
LabelColumnName |
Coluna a ser usada para rótulos. (Herdado de TrainerInputBaseWithLabel) |
LearningRate |
A taxa de redução das árvores, usada para evitar o excesso de ajuste. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
MaximumBinCountPerFeature |
O número máximo de compartimentos em que os valores de recurso serão inseridos. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
MaximumCategoricalSplitPointCount |
Máximo de pontos de divisão categóricos a serem considerados ao dividir em um recurso categórico. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
MinimumExampleCountPerGroup |
O número mínimo de pontos de dados por grupo categórico. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
MinimumExampleCountPerLeaf |
O número mínimo de pontos de dados necessários para formar uma nova folha de árvore. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
NumberOfIterations |
O número de iterações de aumento. Uma nova árvore é criada em cada iteração, portanto, isso é equivalente ao número de árvores. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
NumberOfLeaves |
O número máximo de folhas em uma árvore. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
NumberOfThreads |
Determina o número de threads usados para executar LightGBM. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
RowGroupColumnName |
Coluna a ser usada por exemplo groupId. (Herdado de TrainerInputBaseWithGroupId) |
Seed |
A semente aleatória para o LightGBM usar. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
Silent |
Controla o nível de log no LighGBM. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
UseCategoricalSplit |
Se deseja habilitar a divisão categórica ou não. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
UseZeroAsMissingValue |
Se deseja habilitar o uso de zero (0) como valor ausente. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
Verbose |
Determina se o status de progresso será gerado durante o treinamento e a avaliação. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
Propriedades
Booster |
Parâmetro de booster a ser usado (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |