LightGbmMulticlassTrainer Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm

Сборка:

Microsoft.ML.LightGbm.dll

Пакет:

Microsoft.ML.LightGbm v3.0.1

Для IEstimator<TTransformer> обучения модели многоклассовой классификации с помощью LightGBM для обучения многоклассовой модели дерева принятия решений.

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)

Наследование

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>

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

LightGbmMulticlassTrainer

Комментарии

Чтобы создать этот тренер, используйте LightGbm или LightGbm(Options).

Входные и выходные столбцы

Входные данные столбца меток должны быть типом ключа , а столбец компонента должен быть вектором известного Singleразмера.

Этот алгоритм обучения выводит следующие столбцы:

Имя выходного столбца	Тип столбца	Описание
Score	Вектор Single	Оценки всех классов. Более высокое значение означает большую вероятность попадания в связанный класс. Если i-й элемент имеет самое большое значение, индекс прогнозируемой метки будет равен i. Обратите внимание, что индекс i отсчитывается от нуля.
PredictedLabel	Тип key	Индекс прогнозируемой метки. Если его значение равно i, фактическая метка будет i-й категорией во входном типе метки с ключевым значением.

Характеристики тренера

Задача машинного обучения	Многоклассовая классификация
Требуется ли нормализация?	Нет
Требуется ли кэширование?	Нет
Обязательный NuGet в дополнение к Microsoft.ML	Microsoft.ML.LightGbm
Экспортируемый в ONNX	Да

Сведения о алгоритме обучения

LightGBM — это открытый код реализация дерева принятия решений по градиенту. Дополнительные сведения о реализации см. в официальной документации LightGBM или в этом документе.

Ознакомьтесь с разделом "См. также" ссылки на примеры использования.

Поля

FeatureColumn	Столбец признаков, который ожидает тренер. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GroupIdColumn	Необязательный столбец groupID, который ожидает тренеры ранжирования. (Унаследовано от TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	Столбец меток, который ожидает тренер. Может иметь значение null, указывающее, что метка не используется для обучения. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	Столбец веса, который ожидает тренер. Может быть null, что указывает, что вес не используется для обучения. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Свойства

Info	Для IEstimator<TTransformer> обучения модели многоклассовой классификации с помощью LightGBM для обучения многоклассовой модели дерева принятия решений. (Унаследовано от LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>)

Методы

Fit(IDataView, IDataView)	Обучает как обучающие LightGbmMulticlassTrainer , так и проверочный данные, возвращает значение MulticlassPredictionTransformer<TModel>.
Fit(IDataView)	Поезда и возвращается ITransformer. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	Для IEstimator<TTransformer> обучения модели многоклассовой классификации с помощью LightGBM для обучения многоклассовой модели дерева принятия решений. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Методы расширения

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

Добавьте "контрольную точку кэширования" в цепочку оценщика. Это обеспечит обучение подчиненных оценщиков на основе кэшированных данных. Рекомендуется создать контрольную точку кэширования перед обучением, которые принимают несколько передач данных.

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

Учитывая оценщик, возвращает объект-оболочку, который будет вызывать делегат один раз Fit(IDataView) . Часто важно, чтобы оценщик возвращал сведения о том, что было в форме, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает специально типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако, в то же время, IEstimator<TTransformer> часто формируются в конвейеры со многими объектами, поэтому нам может потребоваться построить цепочку оценщиков, где EstimatorChain<TLastTransformer> оценщик, для которого мы хотим получить преобразователь, похоронен где-то в этой цепочке. В этом сценарии мы можем подключить делегат, который будет вызываться после вызова соответствия.

См. также раздел

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