LightGbmMulticlassTrainer 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 многоклассовой классификации с помощью LightGBM для обучения многоклассовой модели дерева принятия решений.
public sealed class LightGbmMulticlassTrainer : 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>type LightGbmMulticlassTrainer = class
inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmMulticlassTrainer.Options, VBuffer<single>, MulticlassPredictionTransformer<OneVersusAllModelParameters>, OneVersusAllModelParameters>Public NotInheritable Class LightGbmMulticlassTrainer
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmMulticlassTrainer.Options, VBuffer(Of Single), MulticlassPredictionTransformer(Of OneVersusAllModelParameters), OneVersusAllModelParameters)- Наследование
Комментарии
Чтобы создать этот тренер, используйте LightGbm или LightGbm(Options).
Входные и выходные столбцы
Входные данные столбца меток должны быть типом ключа , а столбец компонента должен быть вектором известного Singleразмера.
Этот алгоритм обучения выводит следующие столбцы:
| Имя выходного столбца | Тип столбца | Описание |
|---|---|---|
Score |
Вектор Single | Оценки всех классов. Более высокое значение означает большую вероятность попадания в связанный класс. Если i-й элемент имеет самое большое значение, индекс прогнозируемой метки будет равен i. Обратите внимание, что индекс i отсчитывается от нуля. |
PredictedLabel |
Тип key | Индекс прогнозируемой метки. Если его значение равно i, фактическая метка будет i-й категорией во входном типе метки с ключевым значением. |
Характеристики тренера
| Задача машинного обучения | Многоклассовая 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 многоклассовой классификации с помощью LightGBM для обучения многоклассовой модели дерева принятия решений. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>) |
Методы
| Fit(IDataView, IDataView) |
Обучает как обучающие LightGbmMulticlassTrainer , так и проверочный данные, возвращает значение MulticlassPredictionTransformer<TModel>. |
| Fit(IDataView) |
Поезда и возвращается ITransformer. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Для IEstimator<TTransformer> обучения модели многоклассовой классификации с помощью LightGBM для обучения многоклассовой модели дерева принятия решений. (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. |
Применяется к
См. также раздел
- LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)
- LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LightGbmMulticlassTrainer+Options)
- LightGbmMulticlassTrainer.Options