LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase 類別

定義

命名空間:

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm

組件:

Microsoft.ML.LightGbm.dll

套件:

Microsoft.ML.LightGbm v3.0.1

public class LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithGroupId where TOptions : LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class

type LightGbmTrainerBase<'Options, 'Output, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> LightGbmTrainerBase<'Options, 'Output, 'ransformer, 'Model>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithGroupId

Public Class LightGbmTrainerBase(Of TOptions, TOutput, TTransformer, TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithGroupId

類型參數

TOptions

TOutput

TTransformer

TModel

繼承

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

TrainerInputBaseWithGroupId

LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase

衍生

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmMulticlassTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRankingTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionTrainer.Options

欄位

BatchSize	載入資料時，每個批次的資料點數目。
CategoricalSmoothing	類別特徵分割中的平滑字詞。 這可以降低類別特徵中雜訊的影響，特別是針對具有少數資料的類別。
EarlyStoppingRound	決定回合數目，之後，如果驗證計量未改善，定型將會停止。
ExampleWeightColumnName	要用於範例權數的資料行。 (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。
L2CategoricalRegularization	類別分割的 L2 正規化。
LabelColumnName	要用於標籤的資料行。 (繼承來源 TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	樹狀結構壓縮速率，用來防止過度調整。
MaximumBinCountPerFeature	功能值的量化數目上限。
MaximumCategoricalSplitPointCount	在類別特徵上分割時要考慮的類別分割點上限。
MinimumExampleCountPerGroup	每個類別群組的資料點數目下限。
MinimumExampleCountPerLeaf	形成新樹狀結構分葉所需的最少資料點數目。
NumberOfIterations	提升反復專案的數目。 每次反覆運算中都會建立新的樹狀結構，因此這相當於樹狀結構的數目。
NumberOfLeaves	一個樹狀結構中的分葉數目上限。
NumberOfThreads	決定用來執行 LightGBM 的執行緒數目。
RowGroupColumnName	要用於 example groupId 的資料行。 (繼承來源 TrainerInputBaseWithGroupId)
Seed	要使用的 LightGBM 隨機種子。
Silent	控制 LighGBM 中的記錄層級。
UseCategoricalSplit	是否要啟用類別分割。
UseZeroAsMissingValue	是否要啟用零 (0) 作為遺漏值。
Verbose	判斷是否要在定型和評估期間輸出進度狀態。

屬性

Booster

要使用的 Booster 參數