LightGbmMulticlassTrainer.Options Classe
Definizione
Importante
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Opzioni per l'oggetto LightGbmMulticlassTrainer usato in LightGbm(Options).
public sealed class LightGbmMulticlassTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmMulticlassTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.VBuffer<float>,Microsoft.ML.Data.MulticlassPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.OneVersusAllModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.OneVersusAllModelParameters>.OptionsBasetype LightGbmMulticlassTrainer.Options = class
inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmMulticlassTrainer.Options, VBuffer<single>, MulticlassPredictionTransformer<OneVersusAllModelParameters>, OneVersusAllModelParameters>.OptionsBasePublic NotInheritable Class LightGbmMulticlassTrainer.Options
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmMulticlassTrainer.Options, VBuffer(Of Single), MulticlassPredictionTransformer(Of OneVersusAllModelParameters), OneVersusAllModelParameters).OptionsBase- Ereditarietà
-
LightGbmTrainerBase<LightGbmMulticlassTrainer.Options,VBuffer<Single>,MulticlassPredictionTransformer<OneVersusAllModelParameters>,OneVersusAllModelParameters>.OptionsBaseLightGbmMulticlassTrainer.Options
Costruttori
| LightGbmMulticlassTrainer.Options() |
Opzioni per l'oggetto LightGbmMulticlassTrainer usato in LightGbm(Options). |
Campi
| BatchSize |
Numero di punti dati per batch durante il caricamento dei dati. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| CategoricalSmoothing |
Termine liscio laplace nella divisione di funzionalità categorica. Ciò può ridurre l'effetto dei rumori nelle funzionalità categoriche, in particolare per le categorie con pochi dati. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| EarlyStoppingRound |
Determina il numero di round, dopo il quale il training verrà arrestato se la metrica di convalida non migliora. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| EvaluationMetric |
Determina la metrica di valutazione da usare. |
| ExampleWeightColumnName |
Colonna da utilizzare per esempio peso. (Ereditato da TrainerInputBaseWithWeight) |
| FeatureColumnName |
Colonna da usare per le funzionalità. (Ereditato da TrainerInputBase) |
| HandleMissingValue |
Indica se abilitare o meno una gestione speciale del valore mancante. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| L2CategoricalRegularization |
Regolarizzazione L2 per la divisione categorica. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| LabelColumnName |
Colonna da usare per le etichette. (Ereditato da TrainerInputBaseWithLabel) |
| LearningRate |
Velocità di compattazione per alberi, utilizzata per impedire l'overfitting. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MaximumBinCountPerFeature |
Numero massimo di contenitori in cui verranno inseriti i valori delle funzionalità. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MaximumCategoricalSplitPointCount |
Numero massimo di punti di divisione categorici da considerare durante la suddivisione in una funzionalità categorica. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MinimumExampleCountPerGroup |
Numero minimo di punti dati per gruppo categorico. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MinimumExampleCountPerLeaf |
Numero minimo di punti dati necessari per formare una nuova foglia dell'albero. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfIterations |
Numero di iterazioni di boosting. Viene creato un nuovo albero in ogni iterazione, quindi equivale al numero di alberi. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfLeaves |
Numero massimo di foglie in un albero. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfThreads |
Determina il numero di thread usati per eseguire LightGBM. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| RowGroupColumnName |
Colonna da utilizzare per l'esempio groupId. (Ereditato da TrainerInputBaseWithGroupId) |
| Seed |
Valore di inizializzazione casuale da usare per LightGBM. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| Sigmoid |
Parametro per la funzione sigmoid. |
| Silent |
Controlla il livello di registrazione in LighGBM. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| UnbalancedSets |
Indica se i dati di training sono sbilanciati. |
| UseCategoricalSplit |
Indica se abilitare o meno la suddivisione categorica. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| UseSoftmax |
Indica se usare la perdita softmax. |
| UseZeroAsMissingValue |
Indica se abilitare l'utilizzo di zero (0) come valore mancante. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| Verbose |
Determina se restituire lo stato di avanzamento durante il training e la valutazione. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
Proprietà
| Booster |
Parametro Booster da usare (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |