GamBinaryTrainer.Options Klasse
Definition
Wichtig
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Optionen für die GamBinaryTrainer verwendung in Gam(Options).
public sealed class GamBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamBinaryTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.OptionsBasetype GamBinaryTrainer.Options = class
inherit GamTrainerBase<GamBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<GamBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<GamBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBasePublic NotInheritable Class GamBinaryTrainer.Options
Inherits GamTrainerBase(Of GamBinaryTrainer.Options, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of GamBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of GamBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase- Vererbung
Konstruktoren
| GamBinaryTrainer.Options() |
Optionen für die GamBinaryTrainer verwendung in Gam(Options). |
Felder
| DiskTranspose |
Unabhängig davon, ob sie den Datenträger oder die nativen Umsetzungseinrichtungen der Daten (sofern zutreffend) verwenden möchten, wenn sie die Umsetzung durchführen. (Geerbt von GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| EnablePruning |
Aktivieren Sie den Nachschulungsbaumschnitt, um das Überschneiden zu vermeiden. Es erfordert einen Überprüfungssatz. (Geerbt von GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| EntropyCoefficient |
Der Entropie-Koeffizienten (Regularisierung) zwischen 0 und 1. (Geerbt von GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| ExampleWeightColumnName |
Spalte zum Verwenden von z. B. Gewichtung. (Geerbt von TrainerInputBaseWithWeight) |
| FeatureColumnName |
Spalte, die für Features verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBase) |
| FeatureFlocks |
Ob Sie Features während der Datasetvorbereitung sammeln möchten, um Schulungen zu beschleunigen. (Geerbt von GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| GainConfidenceLevel |
Die Strukturanpassung erhält Vertrauensanforderungen. Berücksichtigen Sie nur einen Gewinn, wenn die Wahrscheinlichkeit gegenüber einer zufälligen Wahlgewinn über diesem Wert liegt. (Geerbt von GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| GetDerivativesSampleRate |
Beispiel für jede Abfrage in k-Zeiten in der GetDerivatives-Funktion. (Geerbt von GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| LabelColumnName |
Spalte, die für Bezeichnungen verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBaseWithLabel) |
| LearningRate |
Die Lernrate. (Geerbt von GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| MaximumBinCountPerFeature |
Die maximale Anzahl unterschiedlicher Werte (Bins) pro Feature. (Geerbt von GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| MaximumTreeOutput |
Die obere Grenze für den absoluten Wert einer einzelnen Strukturausgabe. (Geerbt von GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| MinimumExampleCountPerLeaf |
Die minimale Anzahl von Datenpunkten, die zum Bilden eines neuen Baumblatts erforderlich sind. (Geerbt von GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| NumberOfIterations |
Gesamtanzahl der Übergänge über die Schulungsdaten. (Geerbt von GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| NumberOfThreads |
Die Anzahl der zu verwendenden Threads. (Geerbt von GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| Seed |
Der Samen des Zufallszahlen-Generators. (Geerbt von GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| UnbalancedSets |
Ob Derivate verwendet werden sollen, die für unausgleichte Schulungsdaten optimiert sind. |