Поделиться через


LightGbmRegressionTrainer.Options Класс

Определение

Параметры для LightGbmRegressionTrainer использования в LightGbm(Options).

public sealed class LightGbmRegressionTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionModelParameters>.OptionsBase
type LightGbmRegressionTrainer.Options = class
    inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmRegressionTrainer.Options, single, RegressionPredictionTransformer<LightGbmRegressionModelParameters>, LightGbmRegressionModelParameters>.OptionsBase
Public NotInheritable Class LightGbmRegressionTrainer.Options
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmRegressionTrainer.Options, Single, RegressionPredictionTransformer(Of LightGbmRegressionModelParameters), LightGbmRegressionModelParameters).OptionsBase
Наследование

Конструкторы

LightGbmRegressionTrainer.Options()

Параметры для LightGbmRegressionTrainer использования в LightGbm(Options).

Поля

BatchSize

Количество точек данных на пакет при загрузке данных.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
CategoricalSmoothing

Laplace гладкий термин в категориальных признаках раскол. Это может снизить влияние шумов в категориальных признаках, особенно для категорий с небольшим количеством данных.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EarlyStoppingRound

Определяет количество раундов, после чего обучение остановится, если метрика проверки не улучшится.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EvaluationMetric

Определяет используемую метрику оценки.

ExampleWeightColumnName

Столбец, используемый для примера веса.

(Унаследовано от TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

Столбец, используемый для функций.

(Унаследовано от TrainerInputBase)
HandleMissingValue

Следует ли включить специальную обработку отсутствующих значений.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2CategoricalRegularization

Нормализация L2 для категориального разделения.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName

Столбец, используемый для меток.

(Унаследовано от TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate

Скорость сжатия деревьев, используемая для предотвращения чрезмерной установки.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MaximumBinCountPerFeature

Максимальное количество ячеек, в которых значения признаков будут сегментированы.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MaximumCategoricalSplitPointCount

Максимальное число категорийных точек разделения, которые следует учитывать при разбиение на категориальную функцию.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MinimumExampleCountPerGroup

Минимальное количество точек данных на категориальную группу.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MinimumExampleCountPerLeaf

Минимальное количество точек данных, необходимых для формирования нового листа дерева.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfIterations

Количество итераций увеличения. Новое дерево создается в каждой итерации, поэтому это эквивалентно количеству деревьев.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfLeaves

Максимальное количество листьев в одном дереве.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads

Определяет количество потоков, используемых для запуска LightGBM.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
RowGroupColumnName

Столбец, используемый для примера groupId.

(Унаследовано от TrainerInputBaseWithGroupId)
Seed

Случайное начальное значение для LightGBM.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Silent

Управляет уровнем ведения журнала в LighGBM.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
UseCategoricalSplit

Следует ли включить категориальное разделение или нет.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
UseZeroAsMissingValue

Следует ли включить использование нуля (0) в качестве отсутствующих значений.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Verbose

Определяет, следует ли выводить состояние хода выполнения во время обучения и оценки.

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Свойства

Booster

Используемый параметр Booster

(Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Применяется к