LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase Clase
Definición
Importante
Parte de la información hace referencia a la versión preliminar del producto, que puede haberse modificado sustancialmente antes de lanzar la versión definitiva. Microsoft no otorga ninguna garantía, explícita o implícita, con respecto a la información proporcionada aquí.
public class LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithGroupId where TOptions : LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : classtype LightGbmTrainerBase<'Options, 'Output, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> LightGbmTrainerBase<'Options, 'Output, 'ransformer, 'Model>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>.OptionsBase = class
inherit TrainerInputBaseWithGroupIdPublic Class LightGbmTrainerBase(Of TOptions, TOutput, TTransformer, TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithGroupIdParámetros de tipo
- TOptions
- TOutput
- TTransformer
- TModel
- Herencia
-
LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>.OptionsBase
- Derivado
Campos
| BatchSize |
Número de puntos de datos por lote, al cargar datos. |
| CategoricalSmoothing |
Término suave laplace en división de características categóricas. Esto puede reducir el efecto de los ruidos en características categóricas, especialmente para categorías con pocos datos. |
| EarlyStoppingRound |
Determina el número de rondas, después del cual se detendrá el entrenamiento si la métrica de validación no mejora. |
| 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) |
| HandleMissingValue |
Si se va a habilitar el control especial del valor que falta o no. |
| L2CategoricalRegularization |
Regularización L2 para división de categorías. |
| LabelColumnName |
Columna que se va a usar para las etiquetas. (Heredado de TrainerInputBaseWithLabel) |
| LearningRate |
Tasa de reducción de árboles, que se usa para evitar el sobreajuste. |
| MaximumBinCountPerFeature |
Número máximo de contenedores en los que se rellenarán los valores de características. |
| MaximumCategoricalSplitPointCount |
Máximo de puntos de división de categorías que se deben tener en cuenta al dividir en una característica de categorías. |
| MinimumExampleCountPerGroup |
Número mínimo de puntos de datos por grupo de categorías. |
| MinimumExampleCountPerLeaf |
Número mínimo de puntos de datos necesarios para formar una hoja de árbol nueva. |
| NumberOfIterations |
Número de iteraciones de aumento. Se crea un nuevo árbol en cada iteración, por lo que es equivalente al número de árboles. |
| NumberOfLeaves |
Número máximo de hojas en un árbol. |
| NumberOfThreads |
Determina el número de subprocesos usados para ejecutar LightGBM. |
| RowGroupColumnName |
Columna que se va a usar por ejemplo groupId. (Heredado de TrainerInputBaseWithGroupId) |
| Seed |
Inicialización aleatoria de LightGBM que se va a usar. |
| Silent |
Controla el nivel de registro en LighGBM. |
| UseCategoricalSplit |
Si se va a habilitar la división por categorías o no. |
| UseZeroAsMissingValue |
Si se va a habilitar el uso de cero (0) como valor que falta. |
| Verbose |
Determina si se va a generar el estado del progreso durante el entrenamiento y la evaluación. |
Propiedades
| Booster |
Parámetro booster que se va a usar |