LightGbmBinaryTrainer Classe
Definizione
Importante
Alcune informazioni sono relative alla release non definitiva del prodotto, che potrebbe subire modifiche significative prima della release definitiva. Microsoft non riconosce alcuna garanzia, espressa o implicita, in merito alle informazioni qui fornite.
Oggetto IEstimator<TTransformer> per il training di un modello di classificazione binaria dell'albero delle decisioni con boosting tramite LightGBM.
public sealed class LightGbmBinaryTrainer : 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>>type LightGbmBinaryTrainer = class
inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmBinaryTrainer.Options, single, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>Public NotInheritable Class LightGbmBinaryTrainer
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmBinaryTrainer.Options, Single, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator))- Ereditarietà
Commenti
Per creare questo formatore, usare LightGbm o LightGbm(Options).To create this trainer, use LightGbm or LightGbm(Options).
Colonne di input e output
I dati della colonna dell'etichetta di input devono essere Boolean. Le caratteristiche di input dei dati della colonna devono essere un vettore di dimensioni note di Single.
Questo formatore restituisce le colonne seguenti:
| Nome della colonna di output | Tipo di colonna | Descrizione | |
|---|---|---|---|
Score |
Single | Punteggio non associato calcolato dal modello. | |
PredictedLabel |
Boolean | Etichetta prevista, in base al segno del punteggio. Un punteggio negativo corrisponde a false e un punteggio positivo corrisponde a true. |
|
Probability |
Single | Probabilità calcolata calibrando il punteggio di avere true come etichetta. Il valore di probabilità è compreso nell'intervallo [0, 1]. |
Caratteristiche del trainer
| Attività di Machine Learning | Classificazione binaria |
| La normalizzazione è necessaria? | No |
| La memorizzazione nella cache è necessaria? | No |
| NuGet necessario oltre a Microsoft.ML | Microsoft.ML.LightGbm |
| Esportabile in ONNX | Yes |
Dettagli algoritmo di training
LightGBM è un'implementazione open source dell'albero delle decisioni di boosting delle sfumature. Per informazioni dettagliate sull'implementazione, vedere la documentazione ufficiale di LightGBM o questo documento.
Vedere anche la sezione Vedere anche per i collegamenti ad esempi di utilizzo.
Campi
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| FeatureColumn |
Colonna di funzionalità prevista dal formatore. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GroupIdColumn |
Colonna groupID facoltativa prevista dai formatori di classificazione. (Ereditato da TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
Colonna etichetta prevista dal formatore. Può essere |
| WeightColumn |
Colonna di peso prevista dal formatore. Può essere |
Proprietà
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| Info |
Oggetto IEstimator<TTransformer> per il training di un modello di classificazione binaria dell'albero delle decisioni con boosting tramite LightGBM. (Ereditato da LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>) |
Metodi
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| Fit(IDataView, IDataView) |
Esegue il training di un LightGbmBinaryTrainer oggetto usando sia i dati di training che di convalida, restituisce un oggetto BinaryPredictionTransformer<TModel>. |
| Fit(IDataView) |
Esegue il training e restituisce un oggetto ITransformer. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Oggetto IEstimator<TTransformer> per il training di un modello di classificazione binaria dell'albero delle decisioni con boosting tramite LightGBM. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Metodi di estensione
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. In questo modo si garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training su dati memorizzati nella cache. È utile disporre di un checkpoint di memorizzazione nella cache prima che i formatori eseseguono più passaggi di dati. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dato uno strumento di stima, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. È spesso importante che uno strumento di stima restituisca informazioni sulle dimensioni, motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> vengono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di estimatori tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo strumento di stima per il quale si vuole ottenere il trasformatore è sepolto in una posizione in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit. |