LightGbmRankingTrainer 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。
， IEstimator<TTransformer> 用於使用 LightGBM 來定型提升決策樹排名模型。
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)- 繼承
備註
若要建立此定型器，請使用 LightGbm 或 LightGbm (Options) 。
輸入和輸出資料行
輸入標籤資料類型必須是 key 類型或 Single。 標籤的值會決定相關性，其中較高值會指出較高的相關性。 若標籤是 key 類型，則索引鍵的索引是相關性值，其中最小的索引表示最不相關。 若標籤是 Single，則較大的值表示相關性較高。 特徵資料行必須是 的已知大小向量 Single ，而且輸入資料列群組資料行必須是 索引鍵 類型。
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 | 模型計算的未系結分數，以判斷預測。 |
定型器特性
| 機器學習工作 | 次序 |
| 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.LightGbm |
| 可匯出至 ONNX | 否 |
定型演算法詳細資料
LightGBM 是漸層提升決策樹開放原始碼實作。 如需實作詳細資料，請參閱 LightGBM 的官方檔 或這份 檔。
如需使用方式範例的連結，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 LightGBM 來定型提升決策樹排名模型。 (繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>) |
方法
| Fit(IDataView, IDataView) |
LightGbmRankingTrainer使用定型和驗證資料來定型 ， 會 RankingPredictionTransformer<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 LightGBM 來定型提升決策樹排名模型。 (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。 |