TableFixedParameters クラス
定義
重要
一部の情報は、リリース前に大きく変更される可能性があるプレリリースされた製品に関するものです。 Microsoft は、ここに記載されている情報について、明示または黙示を問わず、一切保証しません。
AutoML テーブルのトレーニング中にスイープされないトレーニング パラメーターを修正しました。
public class TableFixedParameterstype TableFixedParameters = classPublic Class TableFixedParameters- 継承
-
TableFixedParameters
コンストラクター
| TableFixedParameters() |
TableFixedParameters の新しいインスタンスを初期化します。 |
プロパティ
| Booster |
ブーストの種類 (XGBoost の場合は gbdt など) を指定します。 |
| BoostingType |
ブーストの種類 (LightGBM の場合は gbdt など) を指定します。 |
| GrowPolicy |
ツリーに新しいノードを追加する方法を制御する拡張ポリシーを指定します。 |
| LearningRate |
トレーニング手順の学習率。 |
| MaxBin |
連続フィーチャをバケット化する不連続ビンの最大数 を指定します。 |
| MaxDepth |
ツリーの深さを明示的に制限するには、最大深度を指定します。 |
| MaxLeaves |
ツリーの葉を明示的に制限するには、最大リーフ数を指定します。 |
| MinDataInLeaf |
リーフあたりのデータの最小数。 |
| MinSplitGain |
ツリーのリーフ ノードにさらにパーティションを作成するために必要な最小損失削減。 |
| ModelName |
トレーニングするモデルの名前。 |
| NEstimators |
モデル内のツリーの数 (または丸め) を指定します。 |
| NumLeaves |
葉の数を指定します。 |
| PreprocessorName |
使用するプリプロセッサの名前。 |
| RegAlpha |
重みの L1 正則化用語。 |
| RegLambda |
重みの L2 正則化用語。 |
| Subsample |
トレーニング インスタンスのサブサンプル比率。 |
| SubsampleFreq |
サブサンプルの頻度。 |
| TreeMethod |
ツリー メソッドを指定します。 |
| WithMean |
true の場合は、StandardScalar を使用してデータをスケーリングする前に中央揃えします。 |
| WithStd |
true の場合、StandardScalar を使用して単位分散を使用してデータをスケーリングします。 |