GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Trainers.FastTree

Ensamblado:

Microsoft.ML.FastTree.dll

Paquete:

Microsoft.ML.FastTree v4.0.0-preview.24522.7

Source:

GamTrainer.cs

Clase base para opciones de instructor basadas en GAM.

public abstract class GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TOptions : GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TPredictor> where TPredictor : class

type GamTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Predictor (requires 'Options :> GamTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Predictor>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Predictor> and 'Predictor : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithWeight

Public MustInherit Class GamTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TPredictor).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

Parámetros de tipo

TOptions

TTransformer

TPredictor

Herencia

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase

Derivado

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamBinaryTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamRegressionTrainer.Options

Constructores

GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase()

Clase base para opciones de instructor basadas en GAM.

Campos

DiskTranspose	Si se va a utilizar el disco o las instalaciones nativas de adaptación de los datos (si procede) al realizar la transposición.
EnablePruning	Habilite la eliminación posterior al árbol de entrenamiento para evitar el sobreajuste. Requiere un conjunto de validación.
EntropyCoefficient	Coeficiente de entropía (regularización) entre 0 y 1.
ExampleWeightColumnName	Columna que se va a usar, por ejemplo, peso. (Heredado de TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Columna que se va a usar para las características. (Heredado de TrainerInputBase)
FeatureFlocks	Si se recopilan características durante la preparación del conjunto de datos para acelerar el entrenamiento.
GainConfidenceLevel	El ajuste de árbol obtiene un requisito de confianza. Considere solo una ganancia si su probabilidad frente a una ganancia de elección aleatoria está por encima de este valor.
GetDerivativesSampleRate	Muestree cada consulta 1 en k veces en la función GetDerivatives.
LabelColumnName	Columna que se va a usar para las etiquetas. (Heredado de TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Velocidad de aprendizaje.
MaximumBinCountPerFeature	Número máximo de valores distintos (contenedores) por característica.
MaximumTreeOutput	Límite superior en el valor absoluto de una salida de árbol único.
MinimumExampleCountPerLeaf	Número mínimo de puntos de datos necesarios para formar una hoja de árbol nueva.
NumberOfIterations	Número total de pases sobre los datos de entrenamiento.
NumberOfThreads	El número de subprocesos que se va a usar.
Seed	Inicialización del generador de números aleatorios.