LightGbmMulticlassTrainer 類別
定義
重要
部分資訊涉及發行前產品,在發行之前可能會有大幅修改。 Microsoft 對此處提供的資訊,不做任何明確或隱含的瑕疵擔保。
, IEstimator<TTransformer> 用於使用 LightGBM 定型促進式決策樹多類別分類模型。
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)
- 繼承
備註
若要建立此定型器,請使用 LightGbm 或 LightGbm (Options) 。
輸入和輸出資料行
輸入標籤資料行資料必須是 索引鍵 類型,特徵資料行必須是 的已知大小向量 Single 。
此定型器會輸出下列資料行:
輸出資料行名稱 | 資料行類型 | 描述 |
---|---|---|
Score |
Single 的向量 | 所有類別的分數。 較高值表示落入相關聯類別的機率較高。 若第 i 個項目具有最大值,則預測標籤索引將會是 i。 請注意,i 是以零為基礎的索引。 |
PredictedLabel |
索引鍵 類型 | 預測標籤的索引。 若其值是 i,則實際標籤可能會是索引鍵/值輸入標籤類型中的第 i 個類別。 |
定型器特性
機器學習工作 | 多元分類 |
是否需要正規化? | 否 |
是否需要快取? | 否 |
除了 Microsoft.ML 之外,還需要 NuGet | Microsoft.ML.LightGbm |
可匯出至 ONNX | 是 |
定型演算法詳細資料
LightGBM 是漸層提升決策樹開放原始碼實作。 如需實作詳細資料,請參閱 LightGBM 的官方檔 或本 檔。
如需使用範例的連結,請參閱另請參閱一節。
欄位
FeatureColumn |
定型器預期的功能資料行。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
GroupIdColumn |
排名定型器預期的選擇性 groupID 資料行。 (繼承來源 TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>) |
LabelColumn |
定型器預期的標籤資料行。 可以是 |
WeightColumn |
定型器預期的加權資料行。 可以是 |
屬性
Info |
, IEstimator<TTransformer> 用於使用 LightGBM 定型促進式決策樹多類別分類模型。 (繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>) |
方法
Fit(IDataView, IDataView) |
LightGbmMulticlassTrainer使用定型和驗證資料來定型 ,並傳 MulticlassPredictionTransformer<TModel> 回 。 |
Fit(IDataView) |
定型並傳 ITransformer 回 。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
GetOutputSchema(SchemaShape) |
, IEstimator<TTransformer> 用於使用 LightGBM 定型促進式決策樹多類別分類模型。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
擴充方法
AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
將「快取檢查點」附加至估算器鏈結。 這可確保下游估算器會針對快取的資料定型。 在接受多個資料通過的定型器之前,擁有快取檢查點會很有説明。 |
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
假設有估算器,則會傳回包裝物件,一旦 Fit(IDataView) 呼叫委派即可。 估算器通常必須傳回符合專案的相關資訊,這就是方法 Fit(IDataView) 傳回特定型別物件的原因,而不是只傳回一般 ITransformer 。 不過,同時 IEstimator<TTransformer> ,通常會形成具有許多物件的管線,因此我們可能需要透過 EstimatorChain<TLastTransformer> 建置估算器的鏈結,而我們想要取得轉換器的估算器會在此鏈結的某處被隱藏。 在該案例中,我們可以透過此方法附加呼叫一次將會呼叫的委派。 |
適用於
另請參閱
- LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)
- LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LightGbmMulticlassTrainer+Options)
- LightGbmMulticlassTrainer.Options