LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm

Assembly:

Microsoft.ML.LightGbm.dll

Pacote:

Microsoft.ML.LightGbm v3.0.1

public class LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithGroupId where TOptions : LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class

type LightGbmTrainerBase<'Options, 'Output, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> LightGbmTrainerBase<'Options, 'Output, 'ransformer, 'Model>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithGroupId

Public Class LightGbmTrainerBase(Of TOptions, TOutput, TTransformer, TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithGroupId

Parâmetros de tipo

TOptions

TOutput

TTransformer

TModel

Herança

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

TrainerInputBaseWithGroupId

LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase

Derivado

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmMulticlassTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRankingTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionTrainer.Options

Campos

BatchSize	Número de pontos de dados por lote ao carregar dados.
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.
EarlyStoppingRound	Determina o número de rodadas, após as quais o treinamento será interrompido se a métrica de validação não melhorar.
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.
L2CategoricalRegularization	Regularização L2 para divisão categórica.
LabelColumnName	Coluna a ser usada para rótulos. (Herdado de TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	A taxa de redução das árvores, usada para evitar o excesso de ajuste.
MaximumBinCountPerFeature	O número máximo de compartimentos em que os valores de recurso serão inseridos.
MaximumCategoricalSplitPointCount	Máximo de pontos de divisão categóricos a serem considerados ao dividir em um recurso categórico.
MinimumExampleCountPerGroup	O número mínimo de pontos de dados por grupo categórico.
MinimumExampleCountPerLeaf	O número mínimo de pontos de dados necessários para formar uma nova folha de árvore.
NumberOfIterations	O número de iterações de aumento. Uma nova árvore é criada em cada iteração, portanto, isso é equivalente ao número de árvores.
NumberOfLeaves	O número máximo de folhas em uma árvore.
NumberOfThreads	Determina o número de threads usados para executar LightGBM.
RowGroupColumnName	Coluna a ser usada por exemplo groupId. (Herdado de TrainerInputBaseWithGroupId)
Seed	A semente aleatória para o LightGBM usar.
Silent	Controla o nível de log no LighGBM.
UseCategoricalSplit	Se deseja habilitar a divisão categórica ou não.
UseZeroAsMissingValue	Se deseja habilitar o uso de zero (0) como valor ausente.
Verbose	Determina se o status de progresso será gerado durante o treinamento e a avaliação.

Propriedades

Booster

Parâmetro de booster a ser usado