Microsoft.ML.Trainers.FastTree Ad Alanı

Hızlı Ağaç algoritmaları için eğitmenler, model parametreleri ve yardımcı programları içeren ad alanı.

Sınıflar

BoostedTreeOptions	Ağaç eğitmenlerini artırmak için seçenekler.
BoostingFastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>	Hızlı Ağaç algoritmaları için eğitmenler, model parametreleri ve yardımcı programları içeren ad alanı.
ConsecutiveGeneralityLossRule	GenellikTe Ardışık Kayıp (UP).
EarlyStoppingRule	Hızlı Ağaç algoritmaları için eğitmenler, model parametreleri ve yardımcı programları içeren ad alanı.
EarlyStoppingRuleBase	Belirtilen ölçüt karşılandığında eğitim sürecini sonlandırmak için kullanılan erken durdurma kuralı. ayarı EarlyStoppingRuleEarlyStoppingRuleiçin kullanılır.
FastForestBinaryFeaturizationEstimator	Giriş IEstimator<TTransformer> özelliği vektörünü ağaç tabanlı özelliklere dönüştürmek için A.
FastForestBinaryFeaturizationEstimator.Options	için FastForestBinaryFeaturizationEstimatorseçenekler.
FastForestBinaryModelParameters	için FastForestBinaryTrainermodel parametreleri.
FastForestBinaryTrainer	IEstimator<TTransformer> Hızlı Orman kullanarak karar ağacı ikili sınıflandırma modelini eğiten için.
FastForestBinaryTrainer.Options	FastForest(Seçenekler)'de kullanılan için FastForestBinaryTrainer seçenekler.
FastForestOptionsBase	Hızlı orman eğitmen seçenekleri için temel sınıf.
FastForestRegressionFeaturizationEstimator	Giriş IEstimator<TTransformer> özelliği vektörünü ağaç tabanlı özelliklere dönüştürmek için A.
FastForestRegressionFeaturizationEstimator.Options	için FastForestRegressionFeaturizationEstimatorseçenekler.
FastForestRegressionModelParameters	için FastForestRegressionTrainermodel parametreleri.
FastForestRegressionTrainer	IEstimator<TTransformer> Hızlı Orman kullanarak karar ağacı regresyon modelini eğitme için.
FastForestRegressionTrainer.Options	FastForest(Seçenekler)'de kullanılan için FastForestRegressionTrainer seçenekler.
FastTreeBinaryFeaturizationEstimator	Giriş IEstimator<TTransformer> özelliği vektörünü ağaç tabanlı özelliklere dönüştürmek için A.
FastTreeBinaryFeaturizationEstimator.Options	için FastTreeBinaryFeaturizationEstimatorseçenekler.
FastTreeBinaryModelParameters	için FastTreeBinaryTrainermodel parametreleri.
FastTreeBinaryTrainer	IEstimator<TTransformer> FastTree kullanarak karar ağacı ikili sınıflandırma modelini eğiten için.
FastTreeBinaryTrainer.Options	FastTree(Seçenekler) içinde kullanılan için FastTreeBinaryTrainer seçenekleri.
FastTreeRankingFeaturizationEstimator	Giriş IEstimator<TTransformer> özelliği vektörünü ağaç tabanlı özelliklere dönüştürmek için A.
FastTreeRankingFeaturizationEstimator.Options	için FastTreeRankingFeaturizationEstimatorseçenekler.
FastTreeRankingModelParameters	için FastTreeRankingTrainermodel parametreleri.
FastTreeRankingTrainer	IEstimator<TTransformer> FastTree kullanarak karar ağacı derecelendirme modelini eğiten için.
FastTreeRankingTrainer.Options	FastTree(Seçenekler) içinde kullanılan için FastTreeRankingTrainer seçenekleri.
FastTreeRegressionFeaturizationEstimator	Giriş IEstimator<TTransformer> özelliği vektörünü ağaç tabanlı özelliklere dönüştürmek için A.
FastTreeRegressionFeaturizationEstimator.Options	için FastTreeRegressionFeaturizationEstimatorseçenekler.
FastTreeRegressionModelParameters	için FastForestRegressionTrainermodel parametreleri.
FastTreeRegressionTrainer	IEstimator<TTransformer> FastTree kullanarak karar ağacı regresyon modelini eğitme.
FastTreeRegressionTrainer.Options	FastTree(Seçenekler) içinde kullanılan için FastTreeRegressionTrainer seçenekleri.
FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>	Hızlı Ağaç algoritmaları için eğitmenler, model parametreleri ve yardımcı programları içeren ad alanı.
FastTreeTweedieFeaturizationEstimator	Giriş IEstimator<TTransformer> özelliği vektörünü ağaç tabanlı özelliklere dönüştürmek için A.
FastTreeTweedieFeaturizationEstimator.Options	için FastTreeTweedieFeaturizationEstimatorseçenekler.
FastTreeTweedieModelParameters	için FastTreeTweedieTrainermodel parametreleri.
FastTreeTweedieTrainer	IEstimator<TTransformer> Tweedie kayıp işlevini kullanarak karar ağacı regresyon modelini eğitme. Bu eğitmen, Poisson, bileşik Poisson ve gama regresyonu genelleştirmesi.
FastTreeTweedieTrainer.Options	FastTreeTweedieTrainerFastTreeTweedie(Options) içinde kullanılan için seçenekleri.
GamBinaryModelParameters	için GamBinaryTrainermodel parametreleri.
GamBinaryTrainer	Genelleştirilmiş IEstimator<TTransformer> eklenebilir modellerle (GAM) ikili sınıflandırma modelini eğiten için.
GamBinaryTrainer.Options	Gam'da kullanılan için GamBinaryTrainerseçenekler(Seçenekler).
GamModelParametersBase	GAM Modeli Parametreleri için temel sınıf.
GamRegressionModelParameters	için GamRegressionTrainermodel parametreleri.
GamRegressionTrainer	IEstimator<TTransformer> Genelleştirilmiş eklenebilir modellerle (GAM) regresyon modelini eğitme.
GamRegressionTrainer.Options	Gam'da kullanılan için GamRegressionTrainerseçenekler(Seçenekler).
GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase	GAM tabanlı eğitmen seçenekleri için temel sınıf.
GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>	GAM eğitmenleri için temel sınıf.
GeneralityLossRule	Genellik Kaybı (GL).
GeneralityToProgressRatioRule	İlerleme Oranına Genellik (PQ).
LowProgressRule	Düşük İlerleme (LP). Puan standı üzerindeki geliştirmeler yapıldığında bu kural tetikler.
MovingWindowRule	Hızlı Ağaç algoritmaları için eğitmenler, model parametreleri ve yardımcı programları içeren ad alanı.
PretrainedTreeFeaturizationEstimator	IEstimator<TTransformer> Önceden eğitilmiş ve çağıran TreeEnsembleModelParametersFit(IDataView) bir içeren bir, önceden eğitilmiş modeli temel alan bir özellik oluşturucu üretir.
PretrainedTreeFeaturizationEstimator.Options	PretrainedTreeFeaturizationEstimator.Options çağrılırken PretrainedTreeFeaturizationEstimatorFeaturizeByPretrainTreeEnsemble(TransformsCatalog, PretrainedTreeFeaturizationEstimator+Options)kullanıldığı şekilde.
QuantileRegressionTree	'nin özniteliklerini Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalQuantileRegressionTreekullanıcılara kullanıma açmak için bir kapsayıcı sınıfı. Bu sınıf değiştirilebilir olmamalıdır, bu nedenle çok sayıda salt okunur üye içerir. 'den devralınan RegressionTreeBaseşeylere ek olarak, leafIndex-th yaprağına düşen eğitim etiketlerini ve ağırlıklarını kullanıma sunmayı (alt örneklenmiş) ekleriz GetLeafSamplesAt(Int32)GetLeafSampleWeightsAt(Int32) .
QuantileRegressionTreeEnsemble	Hızlı Ağaç algoritmaları için eğitmenler, model parametreleri ve yardımcı programları içeren ad alanı.
RandomForestTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>	Hızlı Ağaç algoritmaları için eğitmenler, model parametreleri ve yardımcı programları içeren ad alanı.
RegressionTree	'nin özniteliklerini Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalRegressionTreekullanıcılara kullanıma açmak için bir kapsayıcı sınıfı. Bu sınıf değiştirilebilir olmamalıdır, bu nedenle çok sayıda salt okunur üye içerir. ile aynı RegressionTreeBase olduğunu RegressionTree ancak başka bir türetilmiş sınıfa QuantileRegressionTree bazı özniteliklerin eklendiğini unutmayın.
RegressionTreeBase	'ların ve Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalQuantileRegressionTreeözniteliklerinin kullanıcılara açıklanması Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalRegressionTreeiçin bir kapsayıcı temel sınıfı. Bu sınıf değiştirilebilir olmamalıdır, bu nedenle çok sayıda salt okunur üye içerir.
RegressionTreeEnsemble	Hızlı Ağaç algoritmaları için eğitmenler, model parametreleri ve yardımcı programları içeren ad alanı.
TolerantEarlyStoppingRule	Hızlı Ağaç algoritmaları için eğitmenler, model parametreleri ve yardımcı programları içeren ad alanı.
TreeEnsemble<T>	Türetilmiş sınıfının listesi RegressionTreeBase. bir TreeEnsemble<T>çıkış değerini hesaplamak için içindeki tüm ağaçların Treesçıkış değerlerini hesaplamamız, bu değerleri aracılığıyla TreeWeightsölçeklendirmemiz ve son olarak ölçeklendirilmiş değerleri toplamamız ve Bias artırmamız gerekir.
TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase	Bu sınıf , , FastForestBinaryFeaturizationEstimator, FastForestRegressionFeaturizationEstimatorFastTreeRegressionFeaturizationEstimatorve PretrainedTreeFeaturizationEstimatorgibi FastTreeBinaryFeaturizationEstimatortüm ağaç tabanlı özellik oluşturucuların ortak davranışını kapsüller. Tüm ağaç tabanlı özellik kazandırıcılar tarafından GetOutputSchema(SchemaShape)hesaplanan aynı çıkış şemasını paylaşır. Tüm ağaç tabanlı özellik kazandırıcılar için bir giriş özelliği sütun adı ve tüm çıkış sütunları için bir sonek gerekir. tarafından ITransformerFit(IDataView) döndürülen üç sütun üretir: (1) tüm ağaçların tahmin değerleri, (2) giriş özelliği vektörünün içine düşen kimlikleri ve (3) bu hedef yaprakların yollarını kodlayan ikili vektör.
TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase.OptionsBase	, , FastForestBinaryFeaturizationEstimator, FastForestRegressionFeaturizationEstimatorFastTreeRegressionFeaturizationEstimatorve PretrainedTreeFeaturizationEstimatorgibi FastTreeBinaryFeaturizationEstimatorağaç tabanlı özellik geliştirmelerinin ortak seçenekleri.
TreeEnsembleFeaturizationTransformer	ITransformer türetilmiş herhangi bir sınıfını sığdırma sonucunda TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBaseelde edilir. Türetilmiş sınıflar, örneğin FastTreeBinaryFeaturizationEstimator ve FastForestRegressionFeaturizationEstimator'yi içerir.
TreeEnsembleModelParameters	Hızlı Ağaç algoritmaları için eğitmenler, model parametreleri ve yardımcı programları içeren ad alanı.
TreeEnsembleModelParametersBasedOnQuantileRegressionTree	TreeEnsembleModelParametersBasedOnQuantileRegressionTree , eğitilen modelin TreeEnsembleModelParameters ayrıntılarını kullanıcılara ifşa etmek için, artı olarak türü kesin olarak belirlenmiş bir ortak özniteliğinden TrainedTreeEnsembletüretilir. işlevi, Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleModelParametersBasedOnQuantileRegressionTree.CreateTreeEnsembleFromInternalDataStructureiçinde TreeEnsembleModelParametersoluşturmak TrainedTreeEnsemble için çağrılır. ile TreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTree arasındaki TreeEnsembleModelParametersBasedOnQuantileRegressionTree en önemli farkın türü TrainedTreeEnsembleolduğuna dikkat edin.
TreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTree	TreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTree , eğitilen modelin TreeEnsembleModelParameters ayrıntılarını kullanıcılara ifşa etmek için, artı olarak türü kesin olarak belirlenmiş bir ortak özniteliğinden TrainedTreeEnsembletüretilir. işlevi, Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTree.CreateTreeEnsembleFromInternalDataStructureiçinde TreeEnsembleModelParametersoluşturmak TrainedTreeEnsemble için çağrılır. ile TreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTree arasındaki TreeEnsembleModelParametersBasedOnQuantileRegressionTree en önemli farkın türü TrainedTreeEnsembleolduğuna dikkat edin.
TreeOptions	Ağaç eğitmenleri için seçenekler.

Numaralandırmalar

BoostedTreeOptions.OptimizationAlgorithmType	İyileştirme algoritması türleri.
Bundle	Hızlı Ağaç algoritmaları için eğitmenler, model parametreleri ve yardımcı programları içeren ad alanı.
EarlyStoppingMetric	Sınıflandırma ve regresyon için ölçümleri durdurma.
EarlyStoppingRankingMetric	Derecelendirme için ölçümleri durdurma.