GamRegressionTrainer.Options Clase
Definición
Importante
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Opciones de como GamRegressionTrainer se usa en Gam(Options).
public class GamRegressionTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamRegressionTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamRegressionModelParameters>.OptionsBase
type GamRegressionTrainer.Options = class
inherit GamTrainerBase<GamRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer<GamRegressionModelParameters>, GamRegressionModelParameters>.OptionsBase
Public Class GamRegressionTrainer.Options
Inherits GamTrainerBase(Of GamRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer(Of GamRegressionModelParameters), GamRegressionModelParameters).OptionsBase
- Herencia
Constructores
GamRegressionTrainer.Options() |
Opciones de como GamRegressionTrainer se usa en Gam(Options). |
Campos
DiskTranspose |
Si se va a utilizar el disco o las instalaciones nativas de adaptación de los datos (si procede) al realizar la transposición. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
EnablePruning |
Habilite la eliminación posterior al árbol de entrenamiento para evitar el sobreajuste. Requiere un conjunto de validación. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
EntropyCoefficient |
Coeficiente de entropía (regularización) entre 0 y 1. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
ExampleWeightColumnName |
Columna que se va a usar, por ejemplo, peso. (Heredado de TrainerInputBaseWithWeight) |
FeatureColumnName |
Columna que se va a usar para las características. (Heredado de TrainerInputBase) |
FeatureFlocks |
Si se recopilan características durante la preparación del conjunto de datos para acelerar el entrenamiento. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
GainConfidenceLevel |
El ajuste de árbol obtiene un requisito de confianza. Considere solo una ganancia si su probabilidad frente a una ganancia de elección aleatoria está por encima de este valor. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
GetDerivativesSampleRate |
Muestree cada consulta 1 en k veces en la función GetDerivatives. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
LabelColumnName |
Columna que se va a usar para las etiquetas. (Heredado de TrainerInputBaseWithLabel) |
LearningRate |
Velocidad de aprendizaje. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
MaximumBinCountPerFeature |
Número máximo de valores distintos (contenedores) por característica. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
MaximumTreeOutput |
Límite superior en el valor absoluto de una salida de árbol único. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
MinimumExampleCountPerLeaf |
Número mínimo de puntos de datos necesarios para formar una hoja de árbol nueva. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
NumberOfIterations |
Número total de pases sobre los datos de entrenamiento. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
NumberOfThreads |
El número de subprocesos que se va a usar. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
PruningMetrics |
Determina qué métrica se va a usar para la eliminación. |
Seed |
Inicialización del generador de números aleatorios. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |