LightGbmRankingTrainer.Options Klasse
Definition
Wichtig
Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.
Optionen für die LightGbmRankingTrainer verwendung in LightGbm(Options).
public sealed class LightGbmRankingTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRankingTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.RankingPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRankingModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRankingModelParameters>.OptionsBasetype LightGbmRankingTrainer.Options = class
inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmRankingTrainer.Options, single, RankingPredictionTransformer<LightGbmRankingModelParameters>, LightGbmRankingModelParameters>.OptionsBasePublic NotInheritable Class LightGbmRankingTrainer.Options
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmRankingTrainer.Options, Single, RankingPredictionTransformer(Of LightGbmRankingModelParameters), LightGbmRankingModelParameters).OptionsBase- Vererbung
Konstruktoren
| LightGbmRankingTrainer.Options() |
Optionen für die LightGbmRankingTrainer verwendung in LightGbm(Options). |
Felder
| BatchSize |
Anzahl der Datenpunkte pro Batch, wenn Daten geladen werden. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| CategoricalSmoothing |
Laplace smooth term in kategorisieren feature split. Dies kann die Wirkung von Geräuschen in kategorisierten Features reduzieren, insbesondere für Kategorien mit wenigen Daten. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| CustomGains |
Kommatrennte Liste von Gewinnen, die jeder Relevanzbezeichnung zugeordnet sind. |
| EarlyStoppingRound |
Bestimmt die Anzahl der Runden, nach denen die Schulung beendet wird, wenn die Validierungsmetrik nicht verbessert wird. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| EvaluationMetric |
Bestimmt, welche Bewertungsmetrik verwendet werden soll. |
| ExampleWeightColumnName |
Spalte zum Verwenden von z. B. Gewichtung. (Geerbt von TrainerInputBaseWithWeight) |
| FeatureColumnName |
Spalte, die für Features verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBase) |
| HandleMissingValue |
Unabhängig davon, ob ein spezieller Umgang mit fehlendem Wert oder nicht aktiviert werden soll. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| L2CategoricalRegularization |
L2-Regularisierung für kategorisierte Teilung. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| LabelColumnName |
Spalte, die für Bezeichnungen verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBaseWithLabel) |
| LearningRate |
Die Verkleinerungsrate für Bäume, die verwendet werden, um die Überanpassung zu verhindern. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MaximumBinCountPerFeature |
Die maximale Anzahl von Bins, in denen Featurewerte gespeichert werden. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MaximumCategoricalSplitPointCount |
Maximale Kategorisierungspunkte, die beim Teilen auf einem kategorisierten Feature berücksichtigt werden sollen. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MinimumExampleCountPerGroup |
Die Mindestanzahl der Datenpunkte pro kategorisierte Gruppe. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MinimumExampleCountPerLeaf |
Die minimale Anzahl von Datenpunkten, die zum Bilden eines neuen Baumblatts erforderlich sind. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfIterations |
Die Anzahl der Iterationen. Eine neue Struktur wird in jeder Iteration erstellt, sodass dies der Anzahl der Bäume entspricht. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfLeaves |
Die maximale Anzahl von Blättern in einem Baum. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfThreads |
Bestimmt die Anzahl der Threads, die zum Ausführen von LightGBM verwendet werden. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| RowGroupColumnName |
Spalte, die z. B. groupId verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBaseWithGroupId) |
| Seed |
Das zufällige Seed für LightGBM, das verwendet werden soll. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| Sigmoid |
Parameter für die Sigmoidfunktion. |
| Silent |
Steuert die Protokollierungsebene in LighGBM. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| UseCategoricalSplit |
Unabhängig davon, ob Sie die kategorisierte Teilung aktivieren oder nicht. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| UseZeroAsMissingValue |
Ob die Verwendung von Null (0) als fehlender Wert aktiviert werden soll. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| Verbose |
Bestimmt, ob der Status des Fortschritts während der Schulung und Auswertung ausgegeben werden soll. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
Eigenschaften
| Booster |
Zu verwendende Boosterparameter (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |