LightGbmBinaryTrainer.Options Classe
Definizione
Importante
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public sealed class LightGbmBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.OptionsBasetype LightGbmBinaryTrainer.Options = class
inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmBinaryTrainer.Options, single, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBasePublic NotInheritable Class LightGbmBinaryTrainer.Options
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmBinaryTrainer.Options, Single, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase- Ereditarietà
Costruttori
| LightGbmBinaryTrainer.Options() |
Campi
| BatchSize |
Numero di punti dati per batch, durante il caricamento dei dati. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| CategoricalSmoothing |
Laplace smooth term in divisione di funzionalità categorica. Ciò può ridurre l'effetto dei rumori nelle funzionalità categoriche, soprattutto per le categorie con pochi dati. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| EarlyStoppingRound |
Determina il numero di round, dopo il quale il training si arresterà se la metrica di convalida non migliora. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| EvaluationMetric |
Determina la metrica di valutazione da usare. |
| ExampleWeightColumnName |
Colonna da usare per esempio peso. (Ereditato da TrainerInputBaseWithWeight) |
| FeatureColumnName |
Colonna da usare per le funzionalità. (Ereditato da TrainerInputBase) |
| HandleMissingValue |
Se abilitare la gestione speciale del valore mancante o meno. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| L2CategoricalRegularization |
Regolarizzazione L2 per divisione categorica. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| LabelColumnName |
Colonna da usare per le etichette. (Ereditato da TrainerInputBaseWithLabel) |
| LearningRate |
Frequenza di compattazione per alberi, usata per evitare l'over-fitting. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MaximumBinCountPerFeature |
Il numero massimo di contenitori in cui verranno inseriti i valori delle funzionalità verrà eseguito il bucket. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MaximumCategoricalSplitPointCount |
Numero massimo di punti di divisione categorica da considerare quando si divide in una funzionalità categorica. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MinimumExampleCountPerGroup |
Numero minimo di punti dati per gruppo categorico. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| MinimumExampleCountPerLeaf |
Numero minimo di punti dati necessari per formare una nuova foglia dell'albero. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfIterations |
Numero di iterazioni di aumento. Un nuovo albero viene creato in ogni iterazione, quindi equivale al numero di alberi. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfLeaves |
Numero massimo di foglie in un albero. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| NumberOfThreads |
Determina il numero di thread usati per eseguire LightGBM. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| RowGroupColumnName |
Colonna da usare per esempio groupId. (Ereditato da TrainerInputBaseWithGroupId) |
| Seed |
Inizializzazione casuale per LightGBM da usare. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| Sigmoid |
Parametro per la funzione sigmoid. |
| Silent |
Controlla il livello di registrazione in LighGBM. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| UnbalancedSets |
Indica se i dati di training non sono bilanciati. |
| UseCategoricalSplit |
Se abilitare la divisione categorica o meno. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| UseZeroAsMissingValue |
Se abilitare l'utilizzo di zero (0) come valore mancante. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| Verbose |
Determina se eseguire lo stato di avanzamento dell'output durante il training e la valutazione. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |
| WeightOfPositiveExamples |
Controlla il saldo dei pesi positivi e negativi in LightGbmBinaryTrainer. |
Proprietà
| Booster |
Parametro di booster da usare (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase) |