Microsoft.ML.Trainers.FastTree 名前空間

高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。

クラス

BoostedTreeOptions	ツリートレーナーをブーストするためのオプション。
BoostingFastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>	高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。
ConsecutiveGeneralityLossRule	一般性の連続損失 (UP)。
EarlyStoppingRule	高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。
EarlyStoppingRuleBase	指定した条件を満たすとトレーニング プロセスを終了するために使用される早期停止ルール。 設定 EarlyStoppingRuleEarlyStoppingRuleに使用します。
FastForestBinaryFeaturizationEstimator	A IEstimator<TTransformer> : 入力フィーチャ ベクトルをツリーベースのフィーチャに変換します。
FastForestBinaryFeaturizationEstimator.Options	の FastForestBinaryFeaturizationEstimatorオプション
FastForestBinaryModelParameters	のモデル パラメーター FastForestBinaryTrainer
FastForestBinaryTrainer	IEstimator<TTransformer>高速フォレストを使用してデシジョン ツリーのバイナリ分類モデルをトレーニングする場合。
FastForestBinaryTrainer.Options	FastForestBinaryTrainerFastForest(オプション) で使用されるオプション。
FastForestOptionsBase	高速フォレスト トレーナー オプションの基本クラス。
FastForestRegressionFeaturizationEstimator	A IEstimator<TTransformer> : 入力フィーチャ ベクトルをツリーベースのフィーチャに変換します。
FastForestRegressionFeaturizationEstimator.Options	の FastForestRegressionFeaturizationEstimatorオプション
FastForestRegressionModelParameters	のモデル パラメーター FastForestRegressionTrainer
FastForestRegressionTrainer	IEstimator<TTransformer>高速フォレストを使用してデシジョン ツリー回帰モデルをトレーニングする場合。
FastForestRegressionTrainer.Options	FastForestRegressionTrainerFastForest(オプション) で使用されるオプション。
FastTreeBinaryFeaturizationEstimator	A IEstimator<TTransformer> : 入力フィーチャ ベクトルをツリーベースのフィーチャに変換します。
FastTreeBinaryFeaturizationEstimator.Options	の FastTreeBinaryFeaturizationEstimatorオプション
FastTreeBinaryModelParameters	のモデル パラメーター FastTreeBinaryTrainer
FastTreeBinaryTrainer	IEstimator<TTransformer> FastTree を使用してデシジョン ツリーのバイナリ分類モデルをトレーニングする場合。
FastTreeBinaryTrainer.Options	FastTreeBinaryTrainer FastTree で使用されるオプション(オプション)。
FastTreeRankingFeaturizationEstimator	A IEstimator<TTransformer> : 入力フィーチャ ベクトルをツリーベースのフィーチャに変換します。
FastTreeRankingFeaturizationEstimator.Options	の FastTreeRankingFeaturizationEstimatorオプション
FastTreeRankingModelParameters	のモデル パラメーター FastTreeRankingTrainer
FastTreeRankingTrainer	IEstimator<TTransformer> FastTree を使用してデシジョン ツリーのランク付けモデルをトレーニングするためのモデル。
FastTreeRankingTrainer.Options	FastTreeRankingTrainer FastTree で使用されるオプション(オプション)。
FastTreeRegressionFeaturizationEstimator	A IEstimator<TTransformer> : 入力フィーチャ ベクトルをツリーベースのフィーチャに変換します。
FastTreeRegressionFeaturizationEstimator.Options	の FastTreeRegressionFeaturizationEstimatorオプション
FastTreeRegressionModelParameters	のモデル パラメーター FastForestRegressionTrainer
FastTreeRegressionTrainer	IEstimator<TTransformer> FastTree を使用してデシジョン ツリー回帰モデルをトレーニングする場合。
FastTreeRegressionTrainer.Options	FastTreeRegressionTrainer FastTree で使用されるオプション(オプション)。
FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>	高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。
FastTreeTweedieFeaturizationEstimator	A IEstimator<TTransformer> : 入力フィーチャ ベクトルをツリーベースのフィーチャに変換します。
FastTreeTweedieFeaturizationEstimator.Options	の FastTreeTweedieFeaturizationEstimatorオプション
FastTreeTweedieModelParameters	のモデル パラメーター FastTreeTweedieTrainer
FastTreeTweedieTrainer	Tweedie IEstimator<TTransformer> 損失関数を使用してデシジョン ツリー回帰モデルをトレーニングします。 このトレーナーは、ポアソン、複合ポアソン、およびガンマ回帰の一般化です。
FastTreeTweedieTrainer.Options	FastTreeTweedieTrainerFastTreeTweedie(Options)で使用されるオプション。
GamBinaryModelParameters	のモデル パラメーター GamBinaryTrainer
GamBinaryTrainer	一 IEstimator<TTransformer> 般化加算モデル (GAM) を使用して二項分類モデルをトレーニングする場合。
GamBinaryTrainer.Options	GamBinaryTrainerGam(Options)で使用されるオプション。
GamModelParametersBase	GAM モデル パラメーターの基本クラス。
GamRegressionModelParameters	のモデル パラメーター GamRegressionTrainer
GamRegressionTrainer	IEstimator<TTransformer>一般化加算モデル (GAM) を使用して回帰モデルをトレーニングする場合。
GamRegressionTrainer.Options	GamRegressionTrainerGam(Options)で使用されるオプション。
GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase	GAM ベースのトレーナー オプションの基本クラス。
GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>	GAM トレーナーの基本クラス。
GeneralityLossRule	一般性の喪失 (GL)。
GeneralityToProgressRatioRule	進捗率に対する一般性 (PQ)。
LowProgressRule	低い進行状況 (LP)。 このルールは、スコアの改善がストールしたときに発生します。
MovingWindowRule	高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。
PretrainedTreeFeaturizationEstimator	IEstimator<TTransformer>事前トレーニングTreeEnsembleModelParameters済みモデルを含み、そのFit(IDataView)呼び出しによって、事前トレーニング済みモデルに基づいて特徴付け器が生成されます。
PretrainedTreeFeaturizationEstimator.Options	PretrainedTreeFeaturizationEstimator.Options の PretrainedTreeFeaturizationEstimator 呼び出し FeaturizeByPretrainTreeEnsemble(TransformsCatalog, PretrainedTreeFeaturizationEstimator+Options)時に使用されます。
QuantileRegressionTree	ユーザーに 's 属性を Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalQuantileRegressionTree公開するためのコンテナー クラス。 このクラスは変更不可であるため、多くの読み取り専用メンバーが含まれています。 継承されたRegressionTreeBase内容に加えて、leafIndex 番目のリーフとそのGetLeafSampleWeightsAt(Int32)重みに分類される (サブサンプリングされた) トレーニング ラベルを追加GetLeafSamplesAt(Int32)して公開します。
QuantileRegressionTreeEnsemble	高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。
RandomForestTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>	高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。
RegressionTree	ユーザーに 's 属性を Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalRegressionTree公開するためのコンテナー クラス。 このクラスは変更不可であるため、多くの読み取り専用メンバーが含まれています。 これはRegressionTree、別の派生クラスQuantileRegressionTreeと同じですRegressionTreeBaseが、いくつかの属性が追加されることに注意してください。
RegressionTreeBase	ユーザーに 's 属性と Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalQuantileRegressionTree'' 属性をMicrosoft.ML.Trainers.FastTree.InternalRegressionTree公開するためのコンテナー基本クラス。 このクラスは変更不可であるため、多くの読み取り専用メンバーが含まれています。
RegressionTreeEnsemble	高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。
TolerantEarlyStoppingRule	高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。
TreeEnsemble<T>	'の派生クラスの一覧 RegressionTreeBase。 a TreeEnsemble<T>の出力値を計算するには、すべてのツリー Treesの出力値を計算し、それらの値を使用して TreeWeightsスケーリングし、最後にスケールされた値を合計して Bias スケールアップする必要があります。
TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase	このクラスは、すべてのツリー ベースの特徴付け子の一般的な動作をカプセル化します (例: FastTreeBinaryFeaturizationEstimator, FastForestBinaryFeaturizationEstimator, FastTreeRegressionFeaturizationEstimator, FastForestRegressionFeaturizationEstimator,, PretrainedTreeFeaturizationEstimator. すべてのツリー ベースの特徴付け子は、によって計算された同じ出力スキーマを GetOutputSchema(SchemaShape)共有します。 すべてのツリー ベースの特徴付け器には、すべての出力列に対して入力機能の列名とサフィックスが必要です。 返されたFit(IDataView)列はITransformer、(1) すべてのツリーの予測値、(2) 入力特徴ベクトルが入ってくる ID、(3) それらの宛先の葉へのパスをエンコードするバイナリ ベクトルの 3 つの列を生成します。
TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase.OptionsBase	、、FastForestRegressionFeaturizationEstimatorFastTreeRegressionFeaturizationEstimator、など、ツリー ベースの特徴付けのFastTreeBinaryFeaturizationEstimatorFastForestBinaryFeaturizationEstimator一般的なPretrainedTreeFeaturizationEstimatorオプション。
TreeEnsembleFeaturizationTransformer	ITransformer の派生クラス TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBaseを適合させた結果です。 派生クラスには、たとえば、 FastTreeBinaryFeaturizationEstimator 次 FastForestRegressionFeaturizationEstimatorのものが含まれます。
TreeEnsembleModelParameters	高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。
TreeEnsembleModelParametersBasedOnQuantileRegressionTree	TreeEnsembleModelParametersBasedOnQuantileRegressionTree は、トレーニング済みの TreeEnsembleModelParameters モデルの詳細をユーザーに公開するために、 TrainedTreeEnsemble厳密に型指定されたパブリック属性に加えて派生しています。 その関数は、Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleModelParametersBasedOnQuantileRegressionTree.CreateTreeEnsembleFromInternalDataStructure内部TreeEnsembleModelParametersに作成TrainedTreeEnsembleするために呼び出されます。 の種類TrainedTreeEnsembleと大きな違いTreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTreeTreeEnsembleModelParametersBasedOnQuantileRegressionTreeがあることに注意してください。
TreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTree	TreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTree は、トレーニング済みの TreeEnsembleModelParameters モデルの詳細をユーザーに公開するために、 TrainedTreeEnsemble厳密に型指定されたパブリック属性に加えて派生しています。 その関数は、Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTree.CreateTreeEnsembleFromInternalDataStructure内部TreeEnsembleModelParametersに作成TrainedTreeEnsembleするために呼び出されます。 の種類TrainedTreeEnsembleと大きな違いTreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTreeTreeEnsembleModelParametersBasedOnQuantileRegressionTreeがあることに注意してください。
TreeOptions	ツリー トレーナーのオプション。

列挙型

BoostedTreeOptions.OptimizationAlgorithmType	最適化アルゴリズムの種類。
Bundle	高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。
EarlyStoppingMetric	分類と回帰の測定値の停止。
EarlyStoppingRankingMetric	順位付けの測定値の停止。