LightGbmBinaryTrainer.Options Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm

Сборка:

Microsoft.ML.LightGbm.dll

Пакет:

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

Исходный код:

LightGbmBinaryTrainer.cs

public sealed class LightGbmBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.OptionsBase

type LightGbmBinaryTrainer.Options = class
    inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmBinaryTrainer.Options, single, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBase

Public NotInheritable Class LightGbmBinaryTrainer.Options
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmBinaryTrainer.Options, Single, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase

Наследование

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

TrainerInputBaseWithGroupId

LightGbmTrainerBase<LightGbmBinaryTrainer.Options,Single,BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>,CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>.OptionsBase

LightGbmBinaryTrainer.Options

Конструкторы

LightGbmBinaryTrainer.Options()

Поля

BatchSize	Количество точек данных на пакет при загрузке данных. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
CategoricalSmoothing	Laplace гладкий термин в категориальных признаках раскол. Это может снизить влияние шумов в категориальных признаках, особенно для категорий с небольшим количеством данных. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EarlyStoppingRound	Определяет количество раундов, после чего обучение остановится, если метрика проверки не улучшится. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EvaluationMetric	Определяет используемую метрику оценки.
ExampleWeightColumnName	Столбец, используемый для примера веса. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Столбец, используемый для функций. (Унаследовано от TrainerInputBase)
HandleMissingValue	Следует ли включить специальную обработку отсутствующих значений. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2CategoricalRegularization	Нормализация L2 для категориального разделения. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	Столбец, используемый для меток. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Скорость сжатия деревьев, используемая для предотвращения чрезмерной установки. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MaximumBinCountPerFeature	Максимальное количество ячеек, в которых значения признаков будут сегментированы. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MaximumCategoricalSplitPointCount	Максимальное число категорийных точек разделения, которые следует учитывать при разбиение на категориальную функцию. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MinimumExampleCountPerGroup	Минимальное количество точек данных на категориальную группу. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
MinimumExampleCountPerLeaf	Минимальное количество точек данных, необходимых для формирования нового листа дерева. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfIterations	Количество итераций увеличения. Новое дерево создается в каждой итерации, поэтому это эквивалентно количеству деревьев. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfLeaves	Максимальное количество листьев в одном дереве. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	Определяет количество потоков, используемых для запуска LightGBM. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
RowGroupColumnName	Столбец, используемый для примера groupId. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithGroupId)
Seed	Случайное начальное значение для LightGBM. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Sigmoid	Параметр для функции sigmoid.
Silent	Управляет уровнем ведения журнала в LighGBM. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
UnbalancedSets	Независимо от того, являются ли данные обучения несбалансированных.
UseCategoricalSplit	Следует ли включить категориальное разделение или нет. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
UseZeroAsMissingValue	Следует ли включить использование нуля (0) в качестве отсутствующих значений. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Verbose	Определяет, следует ли выводить состояние хода выполнения во время обучения и оценки. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
WeightOfPositiveExamples	Управляет балансом положительных и отрицательных весов в LightGbmBinaryTrainer.

Свойства

Booster

Используемый параметр Booster (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase)