LightGbmRankingTrainer Sınıf
Tanım
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.
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
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 |
WeightColumn |
Eğitmenin beklediği ağırlık sütunu. olabilir |
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. |