Compartilhar via


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

Definição

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

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

Aplica-se a