LightGbmExtensions Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML

Сборка:

Microsoft.ML.LightGbm.dll

Пакет:

Microsoft.ML.LightGbm v3.0.1

Коллекция методов расширения для RegressionCatalog.RegressionTrainersкаталогов , BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers, RankingCatalog.RankingTrainersи MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers .

public static class LightGbmExtensions

type LightGbmExtensions = class

Public Module LightGbmExtensions

Наследование

Object

LightGbmExtensions

Методы

LightGbm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LightGbmBinaryTrainer+Options)	Создайте LightGbmBinaryTrainer с расширенными параметрами, которые прогнозируют целевой объект с помощью двоичной классификации дерева принятия решений с градиентным повышением.
LightGbm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, Stream, String)	Создайте LightGbmBinaryTrainer на основе предварительно обученной модели LightGBM, которая прогнозирует целевой объект с помощью двоичной классификации дерева принятия решений с повышением градиента.
LightGbm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)	Создайте LightGbmBinaryTrainer, который прогнозирует целевой объект с помощью двоичной классификации дерева принятия решений с градиентным повышением.
LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LightGbmMulticlassTrainer+Options)	Создание LightGbmMulticlassTrainer с расширенными параметрами, которые прогнозируют целевой объект с помощью модели многоклассовой классификации дерева принятия решений с градиентным повышением.
LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, Stream, String)	Создайте LightGbmMulticlassTrainer на основе предварительно обученной модели LightGBM, которая прогнозирует целевой объект с помощью модели многоклассовой классификации дерева принятия решений с повышением градиента.
LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)	Создайте LightGbmMulticlassTrainer, который прогнозирует целевой объект с помощью модели многоклассовой классификации дерева принятия решений с градиентным повышением.
LightGbm(RankingCatalog+RankingTrainers, LightGbmRankingTrainer+Options)	Создайте LightGbmRankingTrainer с расширенными параметрами, которые прогнозируют целевой объект с помощью модели ранжирования дерева принятия решений с градиентным повышением.
LightGbm(RankingCatalog+RankingTrainers, Stream, String)	Создайте LightGbmRankingTrainer на основе предварительно обученной модели LightGBM, которая прогнозирует целевой объект с помощью модели ранжирования дерева принятия решений с повышением градиента.
LightGbm(RankingCatalog+RankingTrainers, String, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)	Создайте LightGbmRankingTrainer, который прогнозирует целевой объект с помощью модели ранжирования дерева принятия решений с градиентным повышением.
LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LightGbmRegressionTrainer+Options)	Создание LightGbmRegressionTrainer с помощью расширенных параметров, которые прогнозируют целевой объект с помощью модели регрессии дерева принятия решений с повышением градиента.
LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, Stream, String)	Создайте LightGbmRegressionTrainer на основе предварительно обученной модели LightGBM, которая прогнозирует целевой объект с помощью регрессии дерева принятия решений с повышением градиента.
LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)	Создайте LightGbmRegressionTrainer, который прогнозирует целевой объект с помощью модели регрессии дерева принятия решений с повышением градиента.