LightGbmRegressionTrainer 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

用于 IEstimator<TTransformer> 使用 LightGBM 训练提升决策树回归模型。

public sealed class LightGbmRegressionTrainer : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionModelParameters>

type LightGbmRegressionTrainer = class
    inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmRegressionTrainer.Options, single, RegressionPredictionTransformer<LightGbmRegressionModelParameters>, LightGbmRegressionModelParameters>

Public NotInheritable Class LightGbmRegressionTrainer
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmRegressionTrainer.Options, Single, RegressionPredictionTransformer(Of LightGbmRegressionModelParameters), LightGbmRegressionModelParameters)

继承

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>

LightGbmTrainerBase<LightGbmRegressionTrainer.Options,Single,RegressionPredictionTransformer<LightGbmRegressionModelParameters>,LightGbmRegressionModelParameters>

LightGbmRegressionTrainer

注解

若要创建此训练器，请使用 LightGbm 或 LightGbm (选项) 。

输入和输出列

输入标签列数据必须为 Single。 输入特征列数据必须是已知大小的向量 Single。

该训练程序输出以下列：

输出列名称	列名称	说明
Score	Single	模型预测的未绑定分数。

训练器特征

机器学习任务	回归
是否需要规范化？	否
是否需要缓存？	否
除 Microsoft.ML 以外，还需要 NuGet	Microsoft.ML.LightGbm
可导出到 ONNX	是

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 的官方文档或本文。

有关用法示例的链接，请查看“另请参阅”部分。

字段

FeatureColumn	训练器期望的功能列。 (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	训练器期望的标签列。 可以 null，指示标签不用于训练。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	训练器期望的权重列。 可以 null，指示权重不用于训练。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

属性

Info	用于 IEstimator<TTransformer> 使用 LightGBM 训练提升决策树回归模型。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>)

方法

Fit(IDataView)	火车并返回一个 ITransformer。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
Fit(IDataView, IDataView)	LightGbmRegressionTrainer使用训练和验证数据训练返回 aRegressionPredictionTransformer<TModel>.
GetOutputSchema(SchemaShape)	用于 IEstimator<TTransformer> 使用 LightGBM 训练提升决策树回归模型。 (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。 这将确保根据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，返回一个包装对象，该对象将调用委托一次 Fit(IDataView) 。 估算器通常必须返回有关适合的内容的信息，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> 估算器链生成一个估算器链，以便将转换器埋在此链中的某个位置。 对于该方案，我们可以通过此方法附加一个委托，该委托将在调用拟合后调用。

另请参阅

• LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)
• LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LightGbmRegressionTrainer+Options)
• LightGbmRegressionTrainer.Options