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TableFixedParameters Klasse

  • Referenz

Definition

Namespace:
Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models
Assembly:
Azure.ResourceManager.MachineLearning.dll
Paket:
Azure.ResourceManager.MachineLearning v1.2.0-beta.2

Es wurden Trainingsparameter behoben, die während des AutoML-Tabellentrainings nicht überspült werden.

public class TableFixedParameters
type TableFixedParameters = class
Public Class TableFixedParameters
Vererbung
Object
TableFixedParameters

Konstruktoren

TableFixedParameters()

Initialisiert eine neue instance von TableFixedParameters.

Eigenschaften

Booster

Geben Sie den Boosttyp an, z. B. gbdt für XGBoost.
BoostingType

Geben Sie den Boosttyp an, z. B. gbdt für LightGBM.
GrowPolicy

Geben Sie die Grow-Richtlinie an, die steuert, wie der Struktur neue Knoten hinzugefügt werden.
LearningRate

Die Lernrate für das Trainingsverfahren.
MaxBin

Geben Sie die maximale Anzahl diskreter Bins an, um fortlaufende Features zu bucketen.
MaxDepth

Geben Sie die maximale Tiefe an, um die Strukturtiefe explizit einzuschränken.
MaxLeaves

Geben Sie die maximale Anzahl von Blättern an, um die Baumblätter explizit einzuschränken.
MinDataInLeaf

Die Mindestanzahl von Daten pro Blatt.
MinSplitGain

Minimale Verlustreduzierung, die erforderlich ist, um eine weitere Partition auf einem Blattknoten der Struktur zu erstellen.
ModelName

Der Name des zu trainierenden Modells.
NEstimators

Geben Sie die Anzahl von Strukturen (oder Runden) in einem Modell an.
NumLeaves

Geben Sie die Anzahl der Blätter an.
PreprocessorName

Der Name des zu verwendenden Präprozessors.
RegAlpha

L1-Regularisierungsbegriff für Gewichte.
RegLambda

L2-Regularisierungsbegriff für Gewichte.
Subsample

Unterstichprobe des Trainings instance.
SubsampleFreq

Häufigkeit des Teilsampels.
TreeMethod

Geben Sie die Strukturmethode an.
WithMean

Wenn true, zentriert, bevor die Daten mit StandardScalar skaliert werden.
WithStd

Wenn true, skalieren Sie die Daten mit Unit Variance mit StandardScalar.

Gilt für: