GamRegressionTrainer.Options Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers.FastTree

Сборка:

Microsoft.ML.FastTree.dll

Пакет:

Microsoft.ML.FastTree v2.0.0

Параметры для параметров, используемых GamRegressionTrainer в Gam(Options).

public class GamRegressionTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamRegressionTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamRegressionModelParameters>.OptionsBase

type GamRegressionTrainer.Options = class
    inherit GamTrainerBase<GamRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer<GamRegressionModelParameters>, GamRegressionModelParameters>.OptionsBase

Public Class GamRegressionTrainer.Options
Inherits GamTrainerBase(Of GamRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer(Of GamRegressionModelParameters), GamRegressionModelParameters).OptionsBase

Наследование

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

GamTrainerBase<GamRegressionTrainer.Options,RegressionPredictionTransformer<GamRegressionModelParameters>,GamRegressionModelParameters>.OptionsBase

GamRegressionTrainer.Options

Конструкторы

GamRegressionTrainer.Options()

Параметры для параметров, используемых GamRegressionTrainer в Gam(Options).

Поля

DiskTranspose	Следует ли использовать диск или собственные средства транспозиции данных (если применимо) при выполнении транспонирования. (Унаследовано от GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
EnablePruning	Включите очистку дерева после обучения, чтобы избежать переобучения. Для этого требуется проверочный набор. (Унаследовано от GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
EntropyCoefficient	Коэффициент энтропии (регуляризация) от 0 до 1. (Унаследовано от GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName	Столбец, используемый для примера веса. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Столбец, используемый для функций. (Унаследовано от TrainerInputBase)
FeatureFlocks	Следует ли собирать функции во время подготовки набора данных, чтобы ускорить обучение. (Унаследовано от GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
GainConfidenceLevel	При установке дерева требуется уверенность. Рассмотрите возможность получения только в том случае, если его вероятность и случайное увеличение выбора превышает это значение. (Унаследовано от GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
GetDerivativesSampleRate	Пример каждого запроса в 1 раза в k в функции GetDerivatives. (Унаследовано от GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
LabelColumnName	Столбец, используемый для меток. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Скорость обучения. (Унаследовано от GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
MaximumBinCountPerFeature	Максимальное количество уникальных значений (ячеек) на функцию. (Унаследовано от GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
MaximumTreeOutput	Верхняя граница абсолютного значения одного дерева выходных данных. (Унаследовано от GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
MinimumExampleCountPerLeaf	Минимальное количество точек данных, необходимых для формирования нового листа дерева. (Унаследовано от GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
NumberOfIterations	Общее количество проходов по обучающие данные. (Унаследовано от GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
NumberOfThreads	Количество потоков для использования. (Унаследовано от GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)
PruningMetrics	Определяет, какую метрику следует использовать для обрезки.
Seed	Начальное значение генератора случайных чисел. (Унаследовано от GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase)