Aracılığıyla paylaş


LightGbmMulticlassTrainer Sınıf

Tanım

IEstimator<TTransformer> LightGBM kullanarak artırılmış bir karar ağacı çok sınıflı sınıflandırma modeli eğitin.

public sealed class LightGbmMulticlassTrainer : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmMulticlassTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.VBuffer<float>,Microsoft.ML.Data.MulticlassPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.OneVersusAllModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.OneVersusAllModelParameters>
type LightGbmMulticlassTrainer = class
    inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmMulticlassTrainer.Options, VBuffer<single>, MulticlassPredictionTransformer<OneVersusAllModelParameters>, OneVersusAllModelParameters>
Public NotInheritable Class LightGbmMulticlassTrainer
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmMulticlassTrainer.Options, VBuffer(Of Single), MulticlassPredictionTransformer(Of OneVersusAllModelParameters), OneVersusAllModelParameters)
Devralma

Açıklamalar

Bu eğitmeni oluşturmak için LightGbm veya LightGbm(Options) kullanın.

Giriş ve Çıkış Sütunları

Giriş etiketi sütun verilerinin anahtar türü ve özellik sütununun bilinen boyutlu bir vektör olması Singlegerekir.

Bu eğitmen aşağıdaki sütunları oluşturur:

Çıkış Sütunu Adı Sütun Türü Description
Score Vektör Single Tüm sınıfların puanları. Daha yüksek değer, ilişkili sınıfa düşme olasılığının yüksek olduğu anlamına gelir. i. öğe en büyük değere sahipse, tahmin edilen etiket dizini i olur. Sıfır tabanlı dizin olduğunu unutmayın.
PredictedLabel anahtar türü Tahmin edilen etiketin dizini. Değeri i ise, gerçek etiket anahtar değerli giriş etiketi türündeki i. kategori olacaktır.

Eğitmen Özellikleri

Makine öğrenmesi görevi Çok sınıflı sınıflandırma
Normalleştirme gerekli mi? No
Önbelleğe alma gerekli mi? No
Microsoft.ML ek olarak gerekli NuGet Microsoft.ML.LightGbm
ONNX'e aktarılabilir Yes

Eğitim Algoritması Ayrıntıları

LightGBM, gradyan artırma karar ağacının açık kaynak bir uygulamasıdır. Uygulama ayrıntıları için lütfen LightGBM'nin resmi belgelerine veya bu makaleye bakın.

Kullanım örneklerinin bağlantıları için Ayrıca Bkz. bölümüne bakın.

Alanlar

FeatureColumn

Eğitmenin beklediği özellik sütunu.

(Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GroupIdColumn

Derecelendirme eğitmenlerinin beklediği isteğe bağlı groupID sütunu.

(Devralındığı yer: TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>)
LabelColumn

Eğitmenin beklediği etiket sütunu. etiketin eğitim için kullanılmadığını gösteren olabilir null.

(Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn

Eğitmenin beklediği ağırlık sütunu. nullolabilir, bu da ağırlığın eğitim için kullanılmadığını gösterir.

(Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Özellikler

Info

IEstimator<TTransformer> LightGBM kullanarak artırılmış bir karar ağacı çok sınıflı sınıflandırma modeli eğitin.

(Devralındığı yer: LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>)

Yöntemler

Fit(IDataView)

bir ITransformereğitip döndürür.

(Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
Fit(IDataView, IDataView)

Hem eğitim hem de doğrulama verilerini kullanarak bir LightGbmMulticlassTrainer eğiter, döndürür MulticlassPredictionTransformer<TModel>.

GetOutputSchema(SchemaShape)

IEstimator<TTransformer> LightGBM kullanarak artırılmış bir karar ağacı çok sınıflı sınıflandırma modeli eğitin.

(Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Uzantı Metotları

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Tahmin zincirine 'önbelleğe alma denetim noktası' ekleme. Bu, aşağı akış tahmincilerinin önbelleğe alınan verilere karşı eğitilmesini sağlar. Birden çok veri geçiren eğitmenlerden önce bir önbelleğe alma kontrol noktası olması yararlıdır.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Tahmin aracı verildiğinde, bir temsilci çağrıldıktan sonra Fit(IDataView) çağıracak bir sarmalama nesnesi döndürün. Tahmin aracının neyin uygun olduğu hakkında bilgi döndürmesi genellikle önemlidir; bu nedenle Fit(IDataView) yöntem yalnızca genel ITransformerbir nesne yerine özel olarak yazılan bir nesne döndürür. Bununla birlikte, aynı zamanda, IEstimator<TTransformer> genellikle birçok nesne içeren işlem hatları halinde oluşturulur, bu nedenle transformatörü almak istediğimiz tahmin aracının EstimatorChain<TLastTransformer> bu zincirde bir yere gömülü olduğu bir tahmin aracı zinciri oluşturmamız gerekebilir. Bu senaryo için, bu yöntem aracılığıyla sığdır çağrıldıktan sonra çağrılacak bir temsilci ekleyebiliriz.

Şunlara uygulanır

Ayrıca bkz.