LightGbmRankingTrainer Sınıf

Tanım

Ad Alanı:

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm

Bütünleştirilmiş Kod:

Microsoft.ML.LightGbm.dll

Paket:

Microsoft.ML.LightGbm v3.0.1

IEstimator<TTransformer> LightGBM kullanarak artırılmış bir karar ağacı derecelendirme modeli eğitin.

public sealed class LightGbmRankingTrainer : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRankingTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.RankingPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRankingModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRankingModelParameters>

type LightGbmRankingTrainer = class
    inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmRankingTrainer.Options, single, RankingPredictionTransformer<LightGbmRankingModelParameters>, LightGbmRankingModelParameters>

Public NotInheritable Class LightGbmRankingTrainer
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmRankingTrainer.Options, Single, RankingPredictionTransformer(Of LightGbmRankingModelParameters), LightGbmRankingModelParameters)

Devralma

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>

LightGbmTrainerBase<LightGbmRankingTrainer.Options,Single,RankingPredictionTransformer<LightGbmRankingModelParameters>,LightGbmRankingModelParameters>

LightGbmRankingTrainer

Açıklamalar

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

Giriş ve Çıkış Sütunları

Giriş etiketi veri türü veyaSingleanahtar türü olmalıdır. Etiketin değeri, daha yüksek değerlerin daha yüksek ilgiyi gösterdiği ilgiyi belirler. Etiket bir anahtar türüyse anahtar dizini, en küçük dizinin en az ilgili olduğu ilgi değeridir. Etiket bir Singleise, daha büyük değerler daha yüksek ilgi gösterir. Özellik sütunu bilinen boyutlu bir vektör Single olmalı ve giriş satırı grubu sütunu anahtar türünde olmalıdır.

Bu eğitmen aşağıdaki sütunları oluşturur:

Çıkış Sütunu Adı	Sütun Türü	Description
Score	Single	Tahmini belirlemek için model tarafından hesaplanan ilişkisiz puan.

Eğitmen Özellikleri

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

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. olabilir null, bu da ağırlığın eğitim için kullanılmadığını gösterir. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Özellikler

Info	IEstimator<TTransformer> LightGBM kullanarak artırılmış bir karar ağacı derecelendirme modeli eğitin. (Devralındığı yer: LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>)

Yöntemler

Fit(IDataView)	Bir ITransformereğiter ve döndürür. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
Fit(IDataView, IDataView)	Hem eğitim hem de doğrulama verilerini kullanarak bir LightGbmRankingTrainer eğiter, döndürür RankingPredictionTransformer<TModel>.
GetOutputSchema(SchemaShape)	IEstimator<TTransformer> LightGBM kullanarak artırılmış bir karar ağacı derecelendirme modeli eğitin. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Uzantı Metotları

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

Tahmin aracı zincirine bir 'önbelleğe alma denetim noktası' ekler. Bu, aşağı akış tahmincilerinin önbelleğe alınan verilere karşı eğitilmesini sağlar. Birden çok veri geçişi alan eğitmenlerden önce bir önbelleğe alma denetim noktası olması yararlıdır.

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

Tahmin aracı verildiğinde, çağrıldıktan sonra Fit(IDataView) temsilci 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 nesneye sahip işlem hatları halinde oluşturulur, bu nedenle transformatör 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.

Ayrıca bkz.

• LightGbm(RankingCatalog+RankingTrainers, String, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)
• LightGbm(RankingCatalog+RankingTrainers, LightGbmRankingTrainer+Options)
• LightGbmRankingTrainer.Options