FastTreeTweedieTrainer 類別
定義
重要
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， IEstimator<TTransformer> 用於使用 Tweedie 損失函式來定型決策樹回歸模型。 此定型器是 Poisson、複合 Poisson 和 gamma 回歸的一般化。
public sealed class FastTreeTweedieTrainer : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.BoostingFastTreeTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTweedieTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTweedieModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTweedieModelParameters>type FastTreeTweedieTrainer = class
inherit BoostingFastTreeTrainerBase<FastTreeTweedieTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer<FastTreeTweedieModelParameters>, FastTreeTweedieModelParameters>Public NotInheritable Class FastTreeTweedieTrainer
Inherits BoostingFastTreeTrainerBase(Of FastTreeTweedieTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer(Of FastTreeTweedieModelParameters), FastTreeTweedieModelParameters)- 繼承
備註
若要建立此定型器，請使用FastTreeTweedie 或 FastTreeTweedie (Options) 。
輸入和輸出資料行
輸入標籤資料行資料必須是 Single。 輸入特徵資料行資料必須是 的已知大小向量 Single 。
此定型器會輸出下列資料行：
| 輸出資料行名稱 | 資料行類型 | 描述 |
|---|---|---|
Score |
Single | 模型所預測的未系結分數。 |
定型器特性
| 機器學習工作 | 迴歸 |
| 是否需要正規化？ | 否 |
| 是否需要快取？ | 否 |
| 除了 Microsoft.ML 之外，還需要 NuGet | Microsoft.ML.FastTree |
| 可匯出至 ONNX | 是 |
定型演算法詳細資料
Tweedie 提升模型遵循從 Yang、Quan 和 Zou 的漸層Tree-Boosted Tweedie 複合 Poisson 模型所建立的保險進階預測中建立的數學。 如需漸層提升的簡介和詳細資訊，請參閱 ：Wikipedia：漸層提升 ( 漸層樹狀結構提升) 或 窮盡函式近似值：漸層提升機器。
如需使用範例的連結，請參閱另請參閱一節。
欄位
| FeatureColumn |
定型器預期的功能資料行。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GroupIdColumn |
排名定型器預期的選擇性 groupID 資料行。 (繼承來源 TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
定型器預期的標籤資料行。 可以是 |
| WeightColumn |
定型器預期的加權資料行。 可以是 |
屬性
| Info |
， IEstimator<TTransformer> 用於使用 Tweedie 損失函式來定型決策樹回歸模型。 此定型器是 Poisson、複合 Poisson 和 gamma 回歸的一般化。 (繼承來源 FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>) |
方法
| Fit(IDataView, IDataView) |
FastTreeTweedieTrainer使用定型和驗證資料來定型 ， 會 RegressionPredictionTransformer<TModel> 傳回 。 |
| Fit(IDataView) |
定型並傳 ITransformer 回 。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
， IEstimator<TTransformer> 用於使用 Tweedie 損失函式來定型決策樹回歸模型。 此定型器是 Poisson、複合 Poisson 和 gamma 回歸的一般化。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
擴充方法
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
將「快取檢查點」附加至估算器鏈結。 這可確保下游估算器會針對快取的資料定型。 在接受多個資料通過的定型器之前，先有快取檢查點會很有説明。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
指定估算器時，傳回包裝物件，一旦 Fit(IDataView) 呼叫委派即可。 估算器通常務必傳回符合專案的相關資訊，這就是 Fit(IDataView) 方法傳回特定型別物件的原因，而不是只傳回一般 ITransformer 。 不過，同時， IEstimator<TTransformer> 通常會形成具有許多物件的管線，因此我們可能需要透過建置估算器的鏈結，而我們想要取得轉換器的估算器 EstimatorChain<TLastTransformer> 會在此鏈結的某處放置。 在該案例中，我們可以透過這個方法附加呼叫一次會呼叫的委派。 |