LightGbmRankingTrainer.Options 類別
定義
重要
部分資訊涉及發行前產品,在發行之前可能會有大幅修改。 Microsoft 對此處提供的資訊,不做任何明確或隱含的瑕疵擔保。
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
繼承
LightGbmRankingTrainer.Options
建構函式
欄位
BatchSize
載入資料時,每個批次的資料點數目。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
CategoricalSmoothing
類別特徵分割中的 Laplace 平滑字詞。
這可減少類別特徵中雜訊的影響,特別是對於具有少數資料的類別。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
CustomGains
與每個相關性標籤相關聯的增益逗號分隔清單。
EarlyStoppingRound
決定四捨五入的數目,之後,如果驗證計量未改善,定型將會停止。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
EvaluationMetric
決定要使用的評估計量。
ExampleWeightColumnName
要用於加權的資料行。
(繼承來源 TrainerInputBaseWithWeight )
FeatureColumnName
要用於功能的資料行。
(繼承來源 TrainerInputBase )
HandleMissingValue
是否要啟用遺漏值的特殊處理。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
L2CategoricalRegularization
類別分割的 L2 正規化。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
LabelColumnName
要用於標籤的資料行。
(繼承來源 TrainerInputBaseWithLabel )
LearningRate
樹狀結構壓縮率,用來防止過度調整。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
MaximumBinCountPerFeature
功能值將放在其中的最大間隔數目。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
MaximumCategoricalSplitPointCount
在類別特徵上分割時,要考慮的類別分割點上限。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
MinimumExampleCountPerGroup
每個類別群組的資料點數目下限。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
MinimumExampleCountPerLeaf
形成新樹狀結構分葉所需的最小資料點數目。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
NumberOfIterations
提升反復專案的數目。 每個反復專案都會建立新的樹狀結構,因此這相當於樹狀結構的數目。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
NumberOfLeaves
一個樹狀結構中的分葉數目上限。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
NumberOfThreads
決定用來執行 LightGBM 的執行緒數目。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
RowGroupColumnName
要用於 groupId 的資料行。
(繼承來源 TrainerInputBaseWithGroupId )
Seed
要使用的 LightGBM 隨機種子。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
Sigmoid
sigmoid 函式的參數。
Silent
控制 LighGBM 中的記錄層級。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
UseCategoricalSplit
是否要啟用類別分割。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
UseZeroAsMissingValue
是否啟用零的使用方式, (0) 為遺漏值。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
Verbose
判斷是否要在定型和評估期間輸出進度狀態。
(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
屬性
適用於