LightGbmBinaryTrainer 类
定义
重要
一些信息与预发行产品相关，相应产品在发行之前可能会进行重大修改。 对于此处提供的信息，Microsoft 不作任何明示或暗示的担保。
用于 IEstimator<TTransformer> 使用 LightGBM 训练提升决策树二元分类模型。
public sealed class LightGbmBinaryTrainer : 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>>type LightGbmBinaryTrainer = class
inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmBinaryTrainer.Options, single, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>Public NotInheritable Class LightGbmBinaryTrainer
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmBinaryTrainer.Options, Single, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator))- 继承
注解
若要创建此训练器，请使用 LightGbm 或 LightGbm (选项) 。
输入和输出列
输入标签列数据必须为 Boolean。 输入特征列数据必须是已知大小的向量 Single。
该训练程序输出以下列：
| 输出列名称 | 列名称 | 说明 | |
|---|---|---|---|
Score |
Single | 模型计算的未绑定分数。 | |
PredictedLabel |
Boolean | 预测的标签，基于分数符号。 负分数映射到 false，正分数映射到 true。 |
|
Probability |
Single | 通过校准具有 true 作为标签的分数来计算的概率。 概率值在 [0， 1] 范围内。 |
训练器特征
| 机器学习任务 | 二元分类 |
| 是否需要规范化？ | 否 |
| 是否需要缓存？ | 否 |
| 除 Microsoft.ML 以外，还需要 NuGet | Microsoft.ML.LightGbm |
| 可导出到 ONNX | 是 |
训练算法详细信息
LightGBM 是渐变提升决策树的开放源代码实现。 有关实现详细信息，请参阅 LightGBM 的官方文档或本文。
有关用法示例的链接，请查看“另请参阅”部分。
字段
| FeatureColumn |
训练器期望的功能列。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GroupIdColumn |
排名训练器期望的可选 groupID 列。 (继承自 TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
训练器期望的标签列。 可以 |
| WeightColumn |
训练器期望的权重列。 可以 |
属性
| Info |
用于 IEstimator<TTransformer> 使用 LightGBM 训练提升决策树二元分类模型。 (继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>) |
方法
| Fit(IDataView, IDataView) |
LightGbmBinaryTrainer使用训练和验证数据训练返回 aBinaryPredictionTransformer<TModel>. |
| Fit(IDataView) |
火车并返回一个 ITransformer。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
用于 IEstimator<TTransformer> 使用 LightGBM 训练提升决策树二元分类模型。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
扩展方法
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
将“缓存检查点”追加到估算器链。 这将确保根据缓存的数据训练下游估算器。 在执行多个数据传递的训练器之前，拥有缓存检查点会很有帮助。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
给定估算器后，返回一个包装对象，该对象将调用委托一次 Fit(IDataView) 。 估算器通常必须返回有关适合的内容的信息，这就是为什么 Fit(IDataView) 该方法返回特定类型化对象的原因，而不仅仅是常规 ITransformer对象。 但是，同时， IEstimator<TTransformer> 通常形成为包含许多对象的管道，因此，我们可能需要通过 EstimatorChain<TLastTransformer> 估算器链生成一个估算器链，以便将转换器埋在此链中的某个位置。 对于该方案，我们可以通过此方法附加一个委托，该委托将在调用拟合后调用。 |