Partager via


LightGbmRankingTrainer.Options Classe

Définition

Options pour l’utilisation LightGbmRankingTrainer de LightGbm(Options).

public sealed class LightGbmRankingTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRankingTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.RankingPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRankingModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRankingModelParameters>.OptionsBase
type LightGbmRankingTrainer.Options = class
    inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmRankingTrainer.Options, single, RankingPredictionTransformer<LightGbmRankingModelParameters>, LightGbmRankingModelParameters>.OptionsBase
Public NotInheritable Class LightGbmRankingTrainer.Options
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmRankingTrainer.Options, Single, RankingPredictionTransformer(Of LightGbmRankingModelParameters), LightGbmRankingModelParameters).OptionsBase
Héritage

Constructeurs

LightGbmRankingTrainer.Options()

Options pour l’utilisation LightGbmRankingTrainer de LightGbm(Options).

Champs

BatchSize

Nombre de points de données par lot, lors du chargement des données.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
CategoricalSmoothing

Laplace smooth term in categorical feature split. Cela peut réduire l’effet des bruits dans les caractéristiques catégorielles, en particulier pour les catégories avec peu de données.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
CustomGains

Liste séparée par des virgules des gains associés à chaque étiquette de pertinence.

EarlyStoppingRound

Détermine le nombre d’arrondis, après quoi l’entraînement s’arrête si la métrique de validation ne s’améliore pas.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EvaluationMetric

Détermine la métrique d’évaluation à utiliser.

ExampleWeightColumnName

Colonne à utiliser pour un exemple de poids.

(Hérité de TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

Colonne à utiliser pour les fonctionnalités.

(Hérité de TrainerInputBase)
HandleMissingValue

Si vous souhaitez activer la gestion spéciale de la valeur manquante ou non.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2CategoricalRegularization

Normalisation L2 pour le fractionnement catégoriel.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName

Colonne à utiliser pour les étiquettes.

(Hérité de TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate

Taux de réduction pour les arbres, utilisé pour empêcher le sur-ajustement.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MaximumBinCountPerFeature

Nombre maximal de bacs dans utilisant les valeurs des fonctionnalités.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MaximumCategoricalSplitPointCount

Nombre maximal de points de fractionnement catégoriels à prendre en compte lors du fractionnement sur une fonctionnalité catégorielle.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MinimumExampleCountPerGroup

Nombre minimal de points de données par groupe catégoriel.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MinimumExampleCountPerLeaf

Nombre minimal de points de données requis pour former une nouvelle feuille d’arborescence.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfIterations

Nombre d’itérations d’augmentation. Une nouvelle arborescence est créée dans chaque itération, ce qui équivaut au nombre d’arborescences.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfLeaves

Nombre maximal de feuilles dans une arborescence.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads

Détermine le nombre de threads utilisés pour exécuter LightGBM.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
RowGroupColumnName

Colonne à utiliser par exemple groupId.

(Hérité de TrainerInputBaseWithGroupId)
Seed

Valeur initiale aléatoire pour LightGBM à utiliser.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Sigmoid

Paramètre de la fonction sigmoid.

Silent

Contrôle le niveau de journalisation dans LighGBM.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
UseCategoricalSplit

Si vous souhaitez activer le fractionnement catégoriel ou non.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
UseZeroAsMissingValue

Indique s’il faut activer l’utilisation de zéro (0) comme valeur manquante.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Verbose

Détermine s’il faut générer l’état de progression pendant la formation et l’évaluation.

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Propriétés

Booster

Paramètre d’booster à utiliser

(Hérité de LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

S’applique à