FastTreeTweedieTrainer.Options クラス
定義
重要
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FastTreeTweedieTrainer FastTreeTweedie(Options)で使用される のオプション。
public sealed class FastTreeTweedieTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.BoostedTreeOptions, Microsoft.ML.Runtime.IComponentFactory<Microsoft.ML.ITrainer>type FastTreeTweedieTrainer.Options = class
inherit BoostedTreeOptions
interface IComponentFactory<ITrainer>
interface IComponentFactoryPublic NotInheritable Class FastTreeTweedieTrainer.Options
Inherits BoostedTreeOptions
Implements IComponentFactory(Of ITrainer)- 継承
-
FastTreeTweedieTrainer.Options
- 実装
-
IComponentFactory IComponentFactory<Microsoft.ML.ITrainer>
コンストラクター
| FastTreeTweedieTrainer.Options() |
既定値を使用して新しい FastTreeTweedieTrainer.Options オブジェクトを作成します。 |
フィールド
| AllowEmptyTrees |
ルート分割が不可能な場合は、トレーニングを続行できます。 (継承元 TreeOptions) |
| BaggingExampleFraction |
各バッグで使用されるトレーニング例の割合。 既定値は 0.7 (70%) です。 (継承元 TreeOptions) |
| BaggingSize |
各バッグ内のツリーの数 (バギングを無効にする場合は 0)。 (継承元 TreeOptions) |
| BestStepRankingRegressionTrees |
最適な回帰ステップ ツリーを使用するためのオプション。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| Bias |
カテゴリ別特徴量の各特徴量ビンの勾配を計算するためのバイアス。 (継承元 TreeOptions) |
| Bundling |
低母集団ビンをバンドルします。Bundle.None(0): バンドルなし、Bundle.AggregateLowPopulation(1): Bundle low population, Bundle.Adjacent(2): Neighbor low population bundle. (継承元 TreeOptions) |
| CategoricalSplit |
複数のカテゴリ特徴値に基づいて分割を行うかどうか。 (継承元 TreeOptions) |
| CompressEnsemble |
ツリーアンサンブルを圧縮します。 (継承元 TreeOptions) |
| DiskTranspose |
入れ替えの実行時に、ディスクまたはデータのネイティブなトランスポーズ機能 (該当する場合) のどちらを使用するか。 (継承元 TreeOptions) |
| DropoutRate |
ツリーの正則化のドロップアウト率。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| EnablePruning |
トレーニング後のツリーの排除を有効にして、オーバーフィットを回避します。 検証セットが必要です。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| EntropyCoefficient |
0 ~ 1 のエントロピ (正則化) 係数。 (継承元 TreeOptions) |
| ExampleWeightColumnName |
重みなど、使用する列。 (継承元 TrainerInputBaseWithWeight) |
| ExecutionTime |
実行時間の内訳を ML.NET チャネルに出力します。 (継承元 TreeOptions) |
| FeatureColumnName |
特徴に使用する列。 (継承元 TrainerInputBase) |
| FeatureFirstUsePenalty |
特徴の初回使用ペナルティ係数。 (継承元 TreeOptions) |
| FeatureFlocks |
データセットの準備中に特徴を収集してトレーニングを高速化するかどうか。 (継承元 TreeOptions) |
| FeatureFraction |
各イテレーションで使用する特徴の割合 (ランダムに選択)。 90% の機能のみが必要な場合は、0.9 を使用します。 数値を小さくすると、オーバーフィットを減らすことができます。 (継承元 TreeOptions) |
| FeatureFractionPerSplit |
各分割で使用する特徴の割合 (ランダムに選択)。 値が 0.9 の場合、すべての機能の 90% が予想で削除されます。 (継承元 TreeOptions) |
| FeatureReusePenalty |
特徴量はペナルティ (正則化) 係数を再利用します。 (継承元 TreeOptions) |
| FeatureSelectionSeed |
アクティブなフィーチャ選択のシード。 (継承元 TreeOptions) |
| FilterZeroLambdas |
トレーニング中に 0 個のラムダをフィルター処理します。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| GainConfidenceLevel |
木の付属品は信頼の条件を得る。 確率とランダムな選択ゲインがこの値を上回る場合にのみ、ゲインを考慮してください。 (継承元 TreeOptions) |
| GetDerivativesSampleRate |
GetDerivatives 関数で、各クエリを 1 k 回サンプリングします。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| HistogramPoolSize |
プール内のヒストグラムの数 (2 と numLeaves の間)。 (継承元 TreeOptions) |
| Index |
Tweedie 分布の index パラメーター (範囲 [1, 2])。 1 はポアソン損失、2 はガンマ損失、中間値は複合ポアソン損失です。 |
| LabelColumnName |
ラベルに使用する列。 (継承元 TrainerInputBaseWithLabel) |
| LearningRate |
学習率。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| MaximumBinCountPerFeature |
特徴ごとの個別の値 (ビン) の最大数。 (継承元 TreeOptions) |
| MaximumCategoricalGroupCountPerNode |
カテゴリ機能で分割するときに考慮するカテゴリ分割グループの最大数。 分割グループは、分割ポイントのコレクションです。 これは、多くのカテゴリ機能がある場合のオーバーフィットを減らすために使用されます。 (継承元 TreeOptions) |
| MaximumCategoricalSplitPointCount |
カテゴリ特徴量で分割する場合に考慮する最大カテゴリ分割ポイント。 (継承元 TreeOptions) |
| MaximumNumberOfLineSearchSteps |
かっこで囲まれた行の検索ステップの数。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| MaximumTreeOutput |
単一ツリー出力の絶対値の上限。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| MemoryStatistics |
メモリ統計を ML.NET チャネルに出力します。 (継承元 TreeOptions) |
| MinimumExampleCountPerLeaf |
新しいツリー リーフを形成するために必要なデータ ポイントの最小数。 (継承元 TreeOptions) |
| MinimumExampleFractionForCategoricalSplit |
分割で考慮するビン内の最小カテゴリ別の例のパーセンテージ。 既定値は、すべてのトレーニング例の 0.1% です。 (継承元 TreeOptions) |
| MinimumExamplesForCategoricalSplit |
分割について考慮するビン内の最小カテゴリ例数。 (継承元 TreeOptions) |
| MinimumStepSize |
行検索ステップの最小サイズ。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| NumberOfLeaves |
各回帰ツリー内の葉の最大数。 (継承元 TreeOptions) |
| NumberOfThreads |
使用するスレッドの数。 (継承元 TreeOptions) |
| NumberOfTrees |
アンサンブルで作成するデシジョン ツリーの合計数。 (継承元 TreeOptions) |
| OptimizationAlgorithm |
使用する最適化アルゴリズム。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| PruningThreshold |
排除の許容しきい値。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| PruningWindowSize |
排除用の移動ウィンドウ サイズ。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| RandomStart |
トレーニングはランダムな順序から開始されます (/r1 によって決定されます)。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| RowGroupColumnName |
groupId などの使用する列。 (継承元 TrainerInputBaseWithGroupId) |
| Seed |
乱数ジェネレーターのシード。 (継承元 TreeOptions) |
| Shrinkage |
収縮。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| Smoothing |
ツリーの正則化のスムージング パラメーター。 (継承元 TreeOptions) |
| SoftmaxTemperature |
特徴量を選択するためのランダム化されたソフトマックス分布の温度。 (継承元 TreeOptions) |
| SparsifyThreshold |
スパース特徴表現を使用するために必要なスパリティ レベル。 (継承元 TreeOptions) |
| TestFrequency |
k ラウンドごとにトレーニング/有効/テストのメトリック値を計算します。 (継承元 TreeOptions) |
| UseLineSearch |
ステップ サイズに対して行検索を使用するかどうかを指定します。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| UseTolerantPruning |
排除にはウィンドウとトレランスを使用します。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| WriteLastEnsemble |
早期停止によって決定されるアンサンブルではなく、最後のアンサンブルを記述します。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
プロパティ
| EarlyStoppingMetric |
早期停止メトリック。 |
| EarlyStoppingRule |
指定した条件を満たしたらトレーニング プロセスを終了するために使用される早期停止ルール。 可能な選択肢はEarlyStoppingRuleBase、 や GeneralityLossRuleなどの TolerantEarlyStoppingRule の実装です。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
明示的なインターフェイスの実装
| IComponentFactory<ITrainer>.CreateComponent(IHostEnvironment) |
FastTreeTweedieTrainer FastTreeTweedie(Options)で使用される のオプション。 |