LightGbmRegressionTrainer.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 LightGbmRegressionTrainer in LightGbm(Options) verwendeten Optionen.
public sealed class LightGbmRegressionTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionModelParameters>.OptionsBasetype LightGbmRegressionTrainer.Options = class
inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmRegressionTrainer.Options, single, RegressionPredictionTransformer<LightGbmRegressionModelParameters>, LightGbmRegressionModelParameters>.OptionsBasePublic NotInheritable Class LightGbmRegressionTrainer.Options
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmRegressionTrainer.Options, Single, RegressionPredictionTransformer(Of LightGbmRegressionModelParameters), LightGbmRegressionModelParameters).OptionsBase- Vererbung
-
LightGbmTrainerBase<LightGbmRegressionTrainer.Options,Single,RegressionPredictionTransformer<LightGbmRegressionModelParameters>,LightGbmRegressionModelParameters>.OptionsBaseLightGbmRegressionTrainer.Options
Konstruktoren
| LightGbmRegressionTrainer.Options() |
Optionen für die LightGbmRegressionTrainer in LightGbm(Options) verwendeten Optionen. |
Felder
| BatchSize |
Die Anzahl der Datenpunkte pro Batch beim Laden von Daten. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| CategoricalSmoothing |
Laplace smooth term in kategorisierter feature split. Dies kann die Wirkung von Rauschen in kategorisierten Features reduzieren, insbesondere für Kategorien mit wenigen Daten. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| 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 Auswertungsmetrik verwendet werden soll. |
| ExampleWeightColumnName |
Spalte, die zum Beispiel Gewichtung verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBaseWithWeight) |
| FeatureColumnName |
Spalte, die für Features verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBase) |
| HandleMissingValue |
Gibt an, ob die spezielle Behandlung fehlender Werte aktiviert werden soll. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| L2CategoricalRegularization |
L2-Regularisierung für kategorisierte Aufteilung. (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 einge buckett werden. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MaximumCategoricalSplitPointCount |
Maximale Kategorisierungspunkte, die bei der Aufteilung auf ein kategorisierendes 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 erforderlich sind, um ein neues Baumblatt zu bilden. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfIterations |
Die Anzahl der Iterationssteigerungen. In jeder Iteration wird eine neue Struktur 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 |
Der zufällige Samen für LightGBM, der verwendet werden soll. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| Silent |
Steuert die Protokollierungsebene in LighGBM. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| UseCategoricalSplit |
Gibt an, ob eine kategorisierte Aufteilung aktiviert werden soll. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| UseZeroAsMissingValue |
Gibt an, ob die Verwendung von Null (0) als fehlender Wert aktiviert werden soll. (Geerbt von LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| Verbose |
Bestimmt, ob der Statusstatus 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) |