FastTreeRankingFeaturizationEstimator.Options 클래스
정의
중요
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에 대한 옵션입니다 FastTreeRankingFeaturizationEstimator.
public sealed class FastTreeRankingFeaturizationEstimator.Options : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase.OptionsBasetype FastTreeRankingFeaturizationEstimator.Options = class
inherit TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase.OptionsBasePublic NotInheritable Class FastTreeRankingFeaturizationEstimator.Options
Inherits TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase.OptionsBase- 상속
-
FastTreeRankingFeaturizationEstimator.Options
생성자
| FastTreeRankingFeaturizationEstimator.Options() |
에 대한 옵션입니다 FastTreeRankingFeaturizationEstimator. |
필드
| InputColumnName |
를 호출Fit(IDataView)할 때 의 IDataView 기능 열 이름입니다. 열 형식은 의 Single벡터여야 합니다. 라는 InputColumnName 열은 및 파생 클래스의 TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase 출력에서 , LeavesColumnName및 PathsColumnName 라는 TreesColumnName열에 매핑됩니다. Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase.FeatureColumnName 기본 트리 모델을 학습시키는 데 사용되는 기능 열과 동일할 필요는 없습니다. (다음에서 상속됨 TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase.OptionsBase) |
| LeavesColumnName |
모든 리프 노드 ID의 0-1 인코딩입니다. 해당 형식은 의 벡터입니다 Single. 지정된 기능 벡터가 첫 번째 트리의 첫 번째 리프에 속하는 경우 0-1 인코딩의 첫 번째 요소는 1이 됩니다.
이 이 |
| PathsColumnName |
나뭇잎에 대한 경로의 0-1 인코딩입니다. 첫 번째 트리의 리프 경로가 노드 1(첫 번째 트리의 2번째 노드), 노드 3(첫 번째 트리의 4번째 노드) 및 노드 5(첫 번째 트리의 6번째 노드)인 경우 해당 인코딩의 2번째, 4번째 및 6번째 요소는 1이 됩니다.
이 이 |
| TrainerOptions |
기본 를 학습시키는 데 사용되는 의 FastTreeRankingTrainer 구성입니다 TreeEnsembleModelParameters. |
| TreesColumnName |
모든 트리의 예측 값을 저장하는 열의 이름입니다. 해당 형식은 의 Single 벡터이며 i-th 벡터 요소는 i-th 트리에서 예측하는 예측 값입니다.
이 이 |