LightGbmMulticlassTrainer Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm

Ensamblado:

Microsoft.ML.LightGbm.dll

Paquete:

Microsoft.ML.LightGbm v3.0.1

IEstimator<TTransformer> para entrenar un modelo de clasificación multiclase de árbol de decisión ampliado mediante LightGBM.

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)

Herencia

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>

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

LightGbmMulticlassTrainer

Comentarios

Para crear este instructor, use LightGbm o LightGbm(Options).

Columnas de entrada y salida

Los datos de columna de etiqueta de entrada deben ser de tipo clave y la columna de característica debe ser un vector de tamaño conocido de Single.

Este instructor genera las siguientes columnas:

Nombre de columna de salida	Tipo de columna	Descripción
Score	Vector de Single	Puntuaciones de todas las clases. Un valor más alto indica mayor probabilidad de que caigan en la clase asociada. Si el elemento i-th tiene el valor más grande, el índice de la etiqueta de predicción sería i. Tenga en cuenta que i es el índice de base cero.
PredictedLabel	Tipo de clave	Índice de la etiqueta de predicción. Si su valor es i, la etiqueta real sería la categoría de i-th en el tipo de etiqueta de entrada con valores de clave.

Características del entrenador

Tarea de Machine Learning	Clasificación multiclase
¿Se requiere normalización?	No
¿Se requiere el almacenamiento en caché?	No
NuGet necesario además de Microsoft.ML	Microsoft.ML.LightGbm
Exportable a ONNX	Sí

Detalles del algoritmo de entrenamiento

LightGBM es una implementación código abierto del árbol de decisión de aumento de degradado. Para obtener más información sobre la implementación, consulte la documentación oficial de LightGBM o este documento.

Consulte la sección Ver también para obtener vínculos a ejemplos del uso.

Campos

FeatureColumn	Columna de características que espera el instructor. (Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GroupIdColumn	Columna groupID opcional que espera el instructor de clasificación. (Heredado de TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	Columna de etiqueta que espera el instructor. Puede ser null, que indica que la etiqueta no se usa para el entrenamiento. (Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	Columna de peso que espera el entrenador. Puede ser null, lo que indica que el peso no se usa para el entrenamiento. (Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Propiedades

Info	IEstimator<TTransformer> para entrenar un modelo de clasificación multiclase de árbol de decisión ampliado mediante LightGBM. (Heredado de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>)

Métodos

Fit(IDataView, IDataView)	Entrena un LightGbmMulticlassTrainer objeto mediante datos de entrenamiento y validación, devuelve un MulticlassPredictionTransformer<TModel>.
Fit(IDataView)	Entrena y devuelve un ITransformerobjeto . (Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	IEstimator<TTransformer> para entrenar un modelo de clasificación multiclase de árbol de decisión ampliado mediante LightGBM. (Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Métodos de extensión

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Anexe un "punto de control de almacenamiento en caché" a la cadena del estimador. Esto garantizará que los estimadores de bajada se entrenarán con datos almacenados en caché. Resulta útil tener un punto de control de almacenamiento en caché antes de que los instructores tomen varios pases de datos.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Dado un estimador, devuelva un objeto de ajuste que llamará a un delegado una vez Fit(IDataView) . A menudo, es importante que un estimador devuelva información sobre lo que cabe, por lo que el Fit(IDataView) método devuelve un objeto con tipo específico, en lugar de simplemente un general ITransformer. Sin embargo, al mismo tiempo, IEstimator<TTransformer> a menudo se forman en canalizaciones con muchos objetos, por lo que es posible que tengamos que crear una cadena de estimadores a través EstimatorChain<TLastTransformer> de donde el estimador para el que queremos obtener el transformador se enterró en algún lugar de esta cadena. En ese escenario, podemos a través de este método adjuntar un delegado al que se llamará una vez que se llame a fit.

Consulte también

• LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)
• LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LightGbmMulticlassTrainer+Options)
• LightGbmMulticlassTrainer.Options