LightGbmRegressionTrainer Classe
Definizione
Importante
Alcune informazioni sono relative alla release non definitiva del prodotto, che potrebbe subire modifiche significative prima della release definitiva. Microsoft non riconosce alcuna garanzia, espressa o implicita, in merito alle informazioni qui fornite.
Oggetto IEstimator<TTransformer> per il training di un modello di regressione dell'albero delle decisioni con boosting usando LightGBM.
public sealed class LightGbmRegressionTrainer : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionModelParameters>type LightGbmRegressionTrainer = class
inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmRegressionTrainer.Options, single, RegressionPredictionTransformer<LightGbmRegressionModelParameters>, LightGbmRegressionModelParameters>Public NotInheritable Class LightGbmRegressionTrainer
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmRegressionTrainer.Options, Single, RegressionPredictionTransformer(Of LightGbmRegressionModelParameters), LightGbmRegressionModelParameters)- Ereditarietà
Commenti
Per creare questo formatore, usare LightGbm o LightGbm(Options).
Colonne di input e output
I dati della colonna dell'etichetta di input devono essere Single. I dati delle colonne delle funzionalità di input devono essere un vettore di dimensioni note di Single.
Questo formatore restituisce le colonne seguenti:
| Nome colonna di output | Tipo di colonna | Descrizione |
|---|---|---|
Score |
Single | Punteggio non associato stimato dal modello. |
Caratteristiche del formatore
| Attività di Machine Learning | Regressione |
| La normalizzazione è necessaria? | No |
| La memorizzazione nella cache è necessaria? | No |
| NuGet richiesto oltre a Microsoft.ML | Microsoft.ML.LightGbm |
| Esportabile in ONNX | Sì |
Dettagli algoritmo di training
LightGBM è un'implementazione open source dell'albero delle decisioni di boosting del gradiente. Per informazioni dettagliate sull'implementazione, vedere la documentazione ufficiale di LightGBM o questo documento.
Vedere la sezione Vedere anche per i collegamenti ad esempi di utilizzo.
Campi
| FeatureColumn |
Colonna di funzionalità prevista dal formatore. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GroupIdColumn |
Colonna groupID facoltativa prevista dal formatore di classificazione. (Ereditato da TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
Colonna dell'etichetta prevista dal formatore. Può essere |
| WeightColumn |
Colonna di peso prevista dal formatore. Può essere |
Proprietà
| Info |
Oggetto IEstimator<TTransformer> per il training di un modello di regressione dell'albero delle decisioni con boosting usando LightGBM. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>) |
Metodi
| Fit(IDataView, IDataView) |
Esegue il training di un LightGbmRegressionTrainer oggetto usando sia i dati di training che di convalida, restituisce un oggetto RegressionPredictionTransformer<TModel>. |
| Fit(IDataView) |
Esegue il training e restituisce un oggetto ITransformer. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Oggetto IEstimator<TTransformer> per il training di un modello di regressione dell'albero delle decisioni con boosting usando LightGBM. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Metodi di estensione
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. Ciò garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training in base ai dati memorizzati nella cache. È utile avere un checkpoint di memorizzazione nella cache prima che i formatori eseseguono più passaggi di dati. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dato un estimator, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. È spesso importante che uno strumento di stima restituisca informazioni sull'adattamento, motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> vengono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di estimatori tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo strumento di stima per il quale si vuole ottenere il trasformatore è sepolto in una posizione in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit. |