LightGbmBinaryTrainer Класс
Определение
Важно!
Некоторые сведения относятся к предварительной версии продукта, в которую до выпуска могут быть внесены существенные изменения. Майкрософт не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, относительно приведенных здесь сведений.
Для IEstimator<TTransformer> обучения модели двоичной классификации дерева принятия решений с помощью LightGBM.
public sealed class LightGbmBinaryTrainer : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>type LightGbmBinaryTrainer = class
inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmBinaryTrainer.Options, single, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>Public NotInheritable Class LightGbmBinaryTrainer
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmBinaryTrainer.Options, Single, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator))- Наследование
Комментарии
Чтобы создать этот тренер, используйте LightGbm или LightGbm(Options).
Входные и выходные столбцы
Входные данные столбца меток должны иметь тип Boolean. Входные данные столбцов должны быть вектором известного Singleразмера.
Этот алгоритм обучения выводит следующие столбцы:
| Имя выходного столбца | Тип столбца | Описание | |
|---|---|---|---|
Score |
Single | Несвязанная оценка, вычисляемая моделью. | |
PredictedLabel |
Boolean | Прогнозируемая метка, зависящая от знака оценки. Отрицательная оценка соответствует значению false, а положительная — значению true. |
|
Probability |
Single | Вероятность, вычисляемая путем калибровки оценки значения true в качестве метки. Значение вероятности находится в диапазоне [0, 1]. |
Характеристики тренера
| Задача машинного обучения | Двоичная классификация |
| Требуется ли нормализация? | нет |
| Требуется ли кэширование? | нет |
| Обязательный NuGet в дополнение к Microsoft.ML | Microsoft.ML.LightGbm |
| Экспортируемый в ONNX | Да |
Сведения о алгоритме обучения
LightGBM — это открытый код реализация дерева принятия решений по градиенту. Дополнительные сведения о реализации см. в официальной документации LightGBM или в этом документе.
Ознакомьтесь с разделом "См. также" ссылки на примеры использования.
Поля
| FeatureColumn |
Столбец признаков, который ожидает тренер. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GroupIdColumn |
Необязательный столбец groupID, который ожидает тренеры ранжирования. (Унаследовано от TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
Столбец меток, который ожидает тренер. Может иметь значение |
| WeightColumn |
Столбец веса, который ожидает тренер. Может быть |
Свойства
| Info |
Для IEstimator<TTransformer> обучения модели двоичной классификации дерева принятия решений с помощью LightGBM. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>) |
Методы
| Fit(IDataView, IDataView) |
Обучает как обучающие LightGbmBinaryTrainer , так и проверочный данные, возвращает значение BinaryPredictionTransformer<TModel>. |
| Fit(IDataView) |
Поезда и возвращается ITransformer. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Для IEstimator<TTransformer> обучения модели двоичной классификации дерева принятия решений с помощью LightGBM. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Методы расширения
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Добавьте "контрольную точку кэширования" в цепочку оценщика. Это обеспечит обучение подчиненных оценщиков на основе кэшированных данных. Рекомендуется создать контрольную точку кэширования перед обучением, которые принимают несколько передач данных. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Учитывая оценщик, возвращает объект-оболочку, который будет вызывать делегат один раз Fit(IDataView) . Часто важно, чтобы оценщик возвращал сведения о том, что было в форме, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает специально типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако, в то же время, IEstimator<TTransformer> часто формируются в конвейеры со многими объектами, поэтому нам может потребоваться построить цепочку оценщиков, где EstimatorChain<TLastTransformer> оценщик, для которого мы хотим получить преобразователь, похоронен где-то в этой цепочке. В этом сценарии мы можем подключить делегат, который будет вызываться после вызова соответствия. |