LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase Classe
Definição
Importante
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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 : classtype 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 TrainerInputBaseWithGroupIdPublic Class LightGbmTrainerBase(Of TOptions, TOutput, TTransformer, TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithGroupIdParâmetros de tipo
- TOptions
- TOutput
- TTransformer
- TModel
- Herança
-
LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase
- Derivado
Campos
| BatchSize |
Número de pontos de dados por lote ao carregar dados. |
| CategoricalSmoothing |
Termo suave de laplace na divisão de recursos categóricos. Isso pode reduzir o efeito de ruídos em recursos categóricos, especialmente para categorias com poucos dados. |
| EarlyStoppingRound |
Determina o número de rodadas, após as quais o treinamento será interrompido se a métrica de validação não melhorar. |
| ExampleWeightColumnName |
Coluna a ser usada, por exemplo, peso. (Herdado de TrainerInputBaseWithWeight) |
| FeatureColumnName |
Coluna a ser usada para recursos. (Herdado de TrainerInputBase) |
| HandleMissingValue |
Se deseja habilitar o tratamento especial do valor ausente ou não. |
| L2CategoricalRegularization |
Regularização L2 para divisão categórica. |
| LabelColumnName |
Coluna a ser usada para rótulos. (Herdado de TrainerInputBaseWithLabel) |
| LearningRate |
A taxa de redução das árvores, usada para evitar o excesso de ajuste. |
| MaximumBinCountPerFeature |
O número máximo de compartimentos em que os valores de recurso serão inseridos. |
| MaximumCategoricalSplitPointCount |
Máximo de pontos de divisão categóricos a serem considerados ao dividir em um recurso categórico. |
| MinimumExampleCountPerGroup |
O número mínimo de pontos de dados por grupo categórico. |
| MinimumExampleCountPerLeaf |
O número mínimo de pontos de dados necessários para formar uma nova folha de árvore. |
| NumberOfIterations |
O número de iterações de aumento. Uma nova árvore é criada em cada iteração, portanto, isso é equivalente ao número de árvores. |
| NumberOfLeaves |
O número máximo de folhas em uma árvore. |
| NumberOfThreads |
Determina o número de threads usados para executar LightGBM. |
| RowGroupColumnName |
Coluna a ser usada por exemplo groupId. (Herdado de TrainerInputBaseWithGroupId) |
| Seed |
A semente aleatória para o LightGBM usar. |
| Silent |
Controla o nível de log no LighGBM. |
| UseCategoricalSplit |
Se deseja habilitar a divisão categórica ou não. |
| UseZeroAsMissingValue |
Se deseja habilitar o uso de zero (0) como valor ausente. |
| Verbose |
Determina se o status de progresso será gerado durante o treinamento e a avaliação. |
Propriedades
| Booster |
Parâmetro de booster a ser usado |