LightGbmBinaryTrainer.Options Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm

Assembly:

Microsoft.ML.LightGbm.dll

Pacote:

Microsoft.ML.LightGbm v3.0.1

public sealed class LightGbmBinaryTrainer.Options : 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>>.OptionsBase

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

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

Herança

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

TrainerInputBaseWithGroupId

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

LightGbmBinaryTrainer.Options

Construtores

LightGbmBinaryTrainer.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)
Sigmoid	Parâmetro para a função sigmoid.
Silent	Controla o nível de log no LighGBM. (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
UnbalancedSets	Se os dados de treinamento estão desequilibrados.
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)
WeightOfPositiveExamples	Controla o equilíbrio de pesos positivos e negativos em LightGbmBinaryTrainer.

Propriedades

Booster

Parâmetro de booster a ser usado (Herdado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)