LightGbmMulticlassTrainer.Options Klasse

Definition

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm

Assembly:

Microsoft.ML.LightGbm.dll

Paket:

Microsoft.ML.LightGbm v3.0.1

Optionen für die LightGbmMulticlassTrainer in LightGbm(Options) verwendeten Optionen.

public sealed class LightGbmMulticlassTrainer.Options : 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>.OptionsBase

type LightGbmMulticlassTrainer.Options = class
    inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmMulticlassTrainer.Options, VBuffer<single>, MulticlassPredictionTransformer<OneVersusAllModelParameters>, OneVersusAllModelParameters>.OptionsBase

Public NotInheritable Class LightGbmMulticlassTrainer.Options
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmMulticlassTrainer.Options, VBuffer(Of Single), MulticlassPredictionTransformer(Of OneVersusAllModelParameters), OneVersusAllModelParameters).OptionsBase

Vererbung

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

TrainerInputBaseWithGroupId

LightGbmTrainerBase<LightGbmMulticlassTrainer.Options,VBuffer<Single>,MulticlassPredictionTransformer<OneVersusAllModelParameters>,OneVersusAllModelParameters>.OptionsBase

LightGbmMulticlassTrainer.Options

Konstruktoren

LightGbmMulticlassTrainer.Options()

Optionen für die LightGbmMulticlassTrainer in LightGbm(Options) verwendeten Optionen.

Felder

BatchSize	Die Anzahl der Datenpunkte pro Batch beim Laden von Daten. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
CategoricalSmoothing	Laplace smooth term in kategorisierter feature split. Dies kann die Wirkung von Rauschen in kategorisierten Features reduzieren, insbesondere für Kategorien mit wenigen Daten. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EarlyStoppingRound	Bestimmt die Anzahl der Runden, nach denen die Schulung beendet wird, wenn die Validierungsmetrik nicht verbessert wird. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EvaluationMetric	Bestimmt, welche Auswertungsmetrik verwendet werden soll.
ExampleWeightColumnName	Spalte, die zum Beispiel Gewichtung verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Spalte, die für Features verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBase)
HandleMissingValue	Gibt an, ob die spezielle Behandlung fehlender Werte aktiviert werden soll. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2CategoricalRegularization	L2-Regularisierung für kategorisierte Aufteilung. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	Spalte, die für Bezeichnungen verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Die Verkleinerungsrate für Bäume, die verwendet werden, um die Überanpassung zu verhindern. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MaximumBinCountPerFeature	Die maximale Anzahl von Bins, in denen Featurewerte einge buckett werden. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MaximumCategoricalSplitPointCount	Maximale Kategorisierungspunkte, die bei der Aufteilung auf ein kategorisierendes Feature berücksichtigt werden sollen. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MinimumExampleCountPerGroup	Die Mindestanzahl der Datenpunkte pro kategorisierte Gruppe. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MinimumExampleCountPerLeaf	Die minimale Anzahl von Datenpunkten, die erforderlich sind, um ein neues Baumblatt zu bilden. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfIterations	Die Anzahl der Iterationssteigerungen. In jeder Iteration wird eine neue Struktur erstellt, sodass dies der Anzahl der Bäume entspricht. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfLeaves	Die maximale Anzahl von Blättern in einem Baum. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	Bestimmt die Anzahl der Threads, die zum Ausführen von LightGBM verwendet werden. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
RowGroupColumnName	Spalte, die z. B. groupId verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBaseWithGroupId)
Seed	Der zufällige Samen für LightGBM, der verwendet werden soll. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Sigmoid	Parameter für die Sigmoidfunktion.
Silent	Steuert die Protokollierungsebene in LighGBM. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
UnbalancedSets	Gibt an, ob Schulungsdaten unausgeglichen sind.
UseCategoricalSplit	Gibt an, ob eine kategorisierte Aufteilung aktiviert werden soll. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
UseSoftmax	Gibt an, ob Softmax-Verlust verwendet werden soll.
UseZeroAsMissingValue	Gibt an, ob die Verwendung von Null (0) als fehlender Wert aktiviert werden soll. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Verbose	Bestimmt, ob der Statusstatus während der Schulung und Auswertung ausgegeben werden soll. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Eigenschaften

Booster

Zu verwendende Boosterparameter (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)