LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase 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.
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 TrainerInputBaseWithGroupIdПараметры типа
- TOptions
- TOutput
- TTransformer
- TModel
- Наследование
-
LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase
- Производный
Поля
| BatchSize |
Количество точек данных на пакет при загрузке данных. |
| CategoricalSmoothing |
Laplace гладкий термин в категориальных признаках разбиение. Это может снизить влияние шума на категориальные признаки, особенно для категорий с небольшим количеством данных. |
| EarlyStoppingRound |
Определяет количество раундов, после чего обучение остановится, если метрика проверки не улучшается. |
| ExampleWeightColumnName |
Столбец, используемый для примера веса. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithWeight) |
| FeatureColumnName |
Столбец, используемый для функций. (Унаследовано от TrainerInputBase) |
| HandleMissingValue |
Следует ли включить специальную обработку отсутствующих значений. |
| L2CategoricalRegularization |
Нормализация L2 для категориального разделения. |
| LabelColumnName |
Столбец, используемый для меток. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithLabel) |
| LearningRate |
Скорость сжатия деревьев, используемая для предотвращения чрезмерной установки. |
| MaximumBinCountPerFeature |
Максимальное количество ячеек, в которых значения признаков будут сегментированы. |
| MaximumCategoricalSplitPointCount |
Максимальное число категорийных точек разделения, которые следует учитывать при разбинии на категориальную функцию. |
| MinimumExampleCountPerGroup |
Минимальное количество точек данных на категориальную группу. |
| MinimumExampleCountPerLeaf |
Минимальное количество точек данных, необходимых для формирования нового листа дерева. |
| NumberOfIterations |
Количество итераций увеличения. Новое дерево создается в каждой итерации, поэтому это эквивалентно количеству деревьев. |
| NumberOfLeaves |
Максимальное количество листьев в одном дереве. |
| NumberOfThreads |
Определяет количество потоков, используемых для запуска LightGBM. |
| RowGroupColumnName |
Столбец, используемый для примера groupId. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithGroupId) |
| Seed |
Случайное начальное значение для LightGBM для использования. |
| Silent |
Управляет уровнем ведения журнала в LighGBM. |
| UseCategoricalSplit |
Следует ли включать категориальное разделение или нет. |
| UseZeroAsMissingValue |
Указывает, следует ли включить использование нуля (0) в качестве отсутствующих значений. |
| Verbose |
Определяет, следует ли выводить состояние хода выполнения во время обучения и оценки. |
Свойства
| Booster |
Используемый параметр Booster |