LightGbmRankingTrainer.Options 类

定义

命名空间:

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm

程序集:

Microsoft.ML.LightGbm.dll

包:

Microsoft.ML.LightGbm v3.0.1

LightGbmRankingTrainerLightGbm (选项) 中使用的选项。

public sealed class LightGbmRankingTrainer.Options : 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>.OptionsBase

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

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

继承

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

TrainerInputBaseWithGroupId

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

LightGbmRankingTrainer.Options

构造函数

LightGbmRankingTrainer.Options()

LightGbmRankingTrainerLightGbm (选项) 中使用的选项。

字段

BatchSize	加载数据时，每个批处理的数据点数。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
CategoricalSmoothing	分类特征拆分中的 Laplace 平滑术语。 这可以减少分类特征中干扰的影响，尤其是对于数据很少的类别。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
CustomGains	与每个相关性标签关联的增益的逗号分隔列表。
EarlyStoppingRound	确定轮次数，如果验证指标没有改进，训练将停止。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EvaluationMetric	确定要使用的评估指标。
ExampleWeightColumnName	要用于示例权重的列。 (继承自 TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	要用于功能的列。 (继承自 TrainerInputBase)
HandleMissingValue	是否启用对缺失值的特殊处理。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2CategoricalRegularization	分类拆分的 L2 正则化。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	要用于标签的列。 (继承自 TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	树的收缩率，用于防止过度拟合。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MaximumBinCountPerFeature	将存储特征值的最大箱数。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MaximumCategoricalSplitPointCount	在分类特征上拆分时要考虑的最大分类拆分点。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MinimumExampleCountPerGroup	每个分类组的最小数据点数。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MinimumExampleCountPerLeaf	形成新树叶所需的最小数据点数。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfIterations	提升迭代数。 每次迭代中都会创建一个新树，因此这相当于树数。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfLeaves	一棵树中的最大叶数。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	确定用于运行 LightGBM 的线程数。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
RowGroupColumnName	要用于 example groupId 的列。 (继承自 TrainerInputBaseWithGroupId)
Seed	要使用的 LightGBM 的随机种子。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Sigmoid	sigmoid 函数的参数。
Silent	控制 LighGBM 中的日志记录级别。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
UseCategoricalSplit	是否启用分类拆分。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
UseZeroAsMissingValue	是否启用零 (0) 作为缺失值的用法。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Verbose	确定是否在训练和评估期间输出进度状态。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

属性

Booster

要使用的 Booster 参数 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)