GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase Sınıf

Başvuru

Tanım

Ad Alanı:: Microsoft.ML.Trainers.FastTree

Bütünleştirilmiş Kod:: Microsoft.ML.FastTree.dll

Paket:: Microsoft.ML.FastTree v3.0.1

Paket:: Microsoft.ML.FastTree v1.0.0

Paket:: Microsoft.ML.FastTree v1.1.0

Paket:: Microsoft.ML.FastTree v1.2.0

Paket:: Microsoft.ML.FastTree v1.3.1

Paket:: Microsoft.ML.FastTree v1.4.0

Paket:: Microsoft.ML.FastTree v1.5.5

Paket:: Microsoft.ML.FastTree v1.6.0

Paket:: Microsoft.ML.FastTree v1.7.0

Paket:: Microsoft.ML.FastTree v2.0.0

Önemli

Bazı bilgiler ürünün ön sürümüyle ilgilidir ve sürüm öncesinde önemli değişiklikler yapılmış olabilir. Burada verilen bilgilerle ilgili olarak Microsoft açık veya zımni hiçbir garanti vermez.

GAM tabanlı eğitmen seçenekleri için temel sınıf.

public abstract class GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TOptions : GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TPredictor> where TPredictor : class

type GamTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Predictor (requires 'Options :> GamTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Predictor>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Predictor> and 'Predictor : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithWeight

Public MustInherit Class GamTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TPredictor).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

Tür Parametreleri

TOptions

TTransformer

TPredictor

Devralma: Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight
GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase

Türetilmiş: Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamBinaryTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamRegressionTrainer.Options

Oluşturucular

GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase()

GAM tabanlı eğitmen seçenekleri için temel sınıf.

Alanlar

DiskTranspose	İşlemi gerçekleştirirken diskin mi yoksa verilerin yerel transpozisyon olanaklarının mı (uygunsa) kullanılıp kullanılmayacağı.
EnablePruning	Fazla uygunluktan kaçınmak için eğitim sonrası ağaç ayıklamayı etkinleştirin. Bir doğrulama kümesi gerektirir.
EntropyCoefficient	0 ile 1 arasındaki entropi (normalleştirme) katsayısı.
ExampleWeightColumnName	Kullanılacak sütun örneğin ağırlık. (Devralındığı yer: TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Özellikler için kullanılacak sütun. (Devralındığı yer: TrainerInputBase)
FeatureFlocks	Eğitimi hızlandırmak için veri kümesi hazırlığı sırasında özelliklerin toplanıp toplanmayacağı.
GainConfidenceLevel	Ağaç sığdırma güvenilirlik gereksinimi elde edin. Yalnızca bu değerin üzerinde rastgele bir seçim kazancıyla karşı karşıya olma olasılığı varsa bir kazancı göz önünde bulundurun.
GetDerivativesSampleRate	GetDerivatives işlevinde her 1 sorguyu k kez örnekle.
LabelColumnName	Etiketler için kullanılacak sütun. (Devralındığı yer: TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Öğrenme oranı.
MaximumBinCountPerFeature	Özellik başına en fazla ayrı değer (bölme) sayısı.
MaximumTreeOutput	Tek bir ağaç çıkışının mutlak değeri üzerindeki üst sınır.
MinimumExampleCountPerLeaf	Yeni bir ağaç yaprağı oluşturmak için gereken en az sayıda veri noktası.
NumberOfIterations	Eğitim verileri üzerinden geçen toplam geçiş sayısı.
NumberOfThreads	Kullanılacak iş parçacığı sayısı.
Seed	Rastgele sayı oluşturucunun tohumu.

Şunlara uygulanır

Aracılığıyla paylaş