BoostingFastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> Klasse
Definition
Wichtig
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public abstract class BoostingFastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> where TOptions : BoostedTreeOptions, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class
type BoostingFastTreeTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> BoostedTreeOptions and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
inherit FastTreeTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> BoostedTreeOptions and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>
Public MustInherit Class BoostingFastTreeTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TModel)
Inherits FastTreeTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TModel)
Typparameter
- TOptions
- TTransformer
- TModel
- Vererbung
-
BoostingFastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>
- Abgeleitet
Felder
FeatureColumn |
Die Featurespalte, die der Trainer erwartet. (Geerbt von TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
GroupIdColumn |
Die optionale GroupID-Spalte, die von den Bewertungstrainern erwartet wird. (Geerbt von TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>) |
LabelColumn |
Die Beschriftungsspalte, die der Trainer erwartet. Kann sein |
WeightColumn |
Die Gewichtungsspalte, die der Trainer erwartet. Kann sein |
Eigenschaften
Info | (Geerbt von FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>) |
Methoden
Fit(IDataView) |
Züge und gibt einen ITransformer. (Geerbt von TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
GetOutputSchema(SchemaShape) | (Geerbt von TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Erweiterungsmethoden
AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Fügen Sie einen "Zwischenspeicherungsprüfpunkt" an die Schätzkette an. Dadurch wird sichergestellt, dass die nachgelagerten Schätzer anhand zwischengespeicherter Daten trainiert werden. Es ist hilfreich, einen Cache-Prüfpunkt vor Trainern zu haben, die mehrere Datendurchläufe übernehmen. |
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Wenn sie eine Schätzung erhalten, geben Sie ein Umbruchobjekt zurück, das einen Delegaten aufruft, sobald Fit(IDataView) er aufgerufen wird. Es ist häufig wichtig, dass ein Schätzer Informationen darüber zurückgibt, was passt, weshalb die Fit(IDataView) Methode ein speziell typiertes Objekt zurückgibt, anstatt nur ein allgemeines ITransformerObjekt zurückzugeben. IEstimator<TTransformer> Gleichzeitig werden jedoch häufig Pipelines mit vielen Objekten gebildet, daher müssen wir möglicherweise eine Kette von Schätzern erstellen, über EstimatorChain<TLastTransformer> die der Schätzer, für den wir den Transformator erhalten möchten, irgendwo in dieser Kette begraben wird. Für dieses Szenario können wir über diese Methode eine Stellvertretung anfügen, die aufgerufen wird, sobald sie aufgerufen wird. |