LightGbmRankingTrainer 类
定义
重要
一些信息与预发行产品相关，相应产品在发行之前可能会进行重大修改。 对于此处提供的信息，Microsoft 不作任何明示或暗示的担保。
用于 IEstimator<TTransformer> 使用 LightGBM 训练提升决策树排名模型。
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)- 继承
注解
若要创建此训练程序，请使用 LightGbm 或 LightGbm (选项) 。
输入和输出列
输入标签数据类型必须为 key 类型或 Single。 标签的值决定相关性，其中较高的值表示较高的相关性。 如果标签为 key 类型，则键索引为相关性值，其中最小索引是最不相关的。 如果标签为 Single，则较大的值表示较高的相关性。 特征列必须是已知大小的矢量， Single 输入行组列必须是 键 类型。
该训练程序输出以下列：
| 输出列名称 | 列名称 | 说明 |
|---|---|---|
Score |
Single | 模型计算的未绑定分数以确定预测。 |
训练器特征
| 机器学习任务 | 排名 |
| 规范化是否需要？ | 否 |
| 是否需要缓存？ | 否 |
| 除 Microsoft.ML 外所需的 NuGet | Microsoft.ML.LightGbm |
| 可导出到 ONNX | 否 |
训练算法详细信息
LightGBM 是渐变提升决策树的开放源代码实现。 有关实现详细信息，请参阅 LightGBM 的官方文档 或 此白皮书。
有关用法示例的链接，请查看“另请参阅”部分。
字段
| FeatureColumn |
训练程序期望的功能列。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GroupIdColumn |
排名训练器期望的可选 groupID 列。 (继承自 TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
训练程序期望的标签列。 可以是 |
| WeightColumn |
训练器期望的权重列。 可以 |
属性
| Info |
用于 IEstimator<TTransformer> 使用 LightGBM 训练提升决策树排名模型。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>) |
方法
| Fit(IDataView, IDataView) |
使用训练和验证数据训练一个 LightGbmRankingTrainer 返回 a RankingPredictionTransformer<TModel>. |
| Fit(IDataView) |
火车并返回一个 ITransformer。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
用于 IEstimator<TTransformer> 使用 LightGBM 训练提升决策树排名模型。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
扩展方法
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
将“缓存检查点”追加到估算器链。 这将确保针对缓存的数据训练下游估算器。 在执行多个数据传递的训练器之前，拥有缓存检查点会很有帮助。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
给定估算器后，返回将调用委托的 Fit(IDataView) 包装对象。 估算器通常必须返回有关拟合情况的信息，这就是为什么 Fit(IDataView) 该方法返回特定类型化对象的原因，而不仅仅是常规 ITransformer对象。 但是，同时， IEstimator<TTransformer> 通常形成为包含许多对象的管道，因此，我们可能需要通过 EstimatorChain<TLastTransformer> 估算器链生成一系列估算器，以便我们要获取转换器的估算器被埋在此链中的某个位置。 对于这种情况，我们可以通过此方法附加调用一次将调用的委托。 |