LightGbmRankingTrainer.Options 类
定义
重要
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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>.OptionsBase
type LightGbmRankingTrainer.Options = class
inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmRankingTrainer.Options, single, RankingPredictionTransformer<LightGbmRankingModelParameters>, LightGbmRankingModelParameters>.OptionsBase
Public NotInheritable Class LightGbmRankingTrainer.Options
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmRankingTrainer.Options, Single, RankingPredictionTransformer(Of LightGbmRankingModelParameters), LightGbmRankingModelParameters).OptionsBase
继承
LightGbmRankingTrainer.Options
构造函数
字段
BatchSize
加载数据时,每个批处理的数据点数。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
CategoricalSmoothing
分类特征拆分中的 Laplace 平滑术语。
这可以减少分类特征中干扰的影响,尤其是对于数据很少的类别。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
CustomGains
与每个相关性标签关联的增益的逗号分隔列表。
EarlyStoppingRound
确定轮次数,如果验证指标没有改进,训练将停止。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
EvaluationMetric
确定要使用的评估指标。
ExampleWeightColumnName
要用于示例权重的列。
(继承自 TrainerInputBaseWithWeight )
FeatureColumnName
要用于功能的列。
(继承自 TrainerInputBase )
HandleMissingValue
是否启用对缺失值的特殊处理。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
L2CategoricalRegularization
分类拆分的 L2 正则化。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
LabelColumnName
要用于标签的列。
(继承自 TrainerInputBaseWithLabel )
LearningRate
树的收缩率,用于防止过度拟合。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
MaximumBinCountPerFeature
将存储特征值的最大箱数。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
MaximumCategoricalSplitPointCount
在分类特征上拆分时要考虑的最大分类拆分点。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
MinimumExampleCountPerGroup
每个分类组的最小数据点数。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
MinimumExampleCountPerLeaf
形成新树叶所需的最小数据点数。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
NumberOfIterations
提升迭代数。 每次迭代中都会创建一个新树,因此这相当于树数。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
NumberOfLeaves
一棵树中的最大叶数。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
NumberOfThreads
确定用于运行 LightGBM 的线程数。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
RowGroupColumnName
要用于 example groupId 的列。
(继承自 TrainerInputBaseWithGroupId )
Seed
要使用的 LightGBM 的随机种子。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
Sigmoid
sigmoid 函数的参数。
Silent
控制 LighGBM 中的日志记录级别。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
UseCategoricalSplit
是否启用分类拆分。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
UseZeroAsMissingValue
是否启用零 (0) 作为缺失值的用法。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
Verbose
确定是否在训练和评估期间输出进度状态。
(继承自 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase )
属性
适用于