FastTreeBinaryTrainer.Options クラス
定義
重要
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FastTreeBinaryTrainerで使用されるのオプション。
public sealed class FastTreeBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.BoostedTreeOptions, Microsoft.ML.Runtime.IComponentFactory<Microsoft.ML.ITrainer>type FastTreeBinaryTrainer.Options = class
inherit BoostedTreeOptions
interface IComponentFactory<ITrainer>
interface IComponentFactoryPublic NotInheritable Class FastTreeBinaryTrainer.Options
Inherits BoostedTreeOptions
Implements IComponentFactory(Of ITrainer)- 継承
-
FastTreeBinaryTrainer.Options
- 実装
-
IComponentFactory IComponentFactory<Microsoft.ML.ITrainer>
コンストラクター
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| FastTreeBinaryTrainer.Options() |
既定値を使用して新しい FastTreeBinaryTrainer.Options オブジェクトを作成します。 |
フィールド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| AllowEmptyTrees |
ルート分割が不可能な場合は、トレーニングを続行できます。 (継承元 TreeOptions) |
| BaggingExampleFraction |
各バッグで使用されるトレーニング例の割合。 既定値は 0.7 (70%) です。 (継承元 TreeOptions) |
| BaggingSize |
各バッグ内のツリーの数 (袋詰めを無効にする場合は 0)。 (継承元 TreeOptions) |
| BestStepRankingRegressionTrees |
最適な回帰ステップ ツリーを使用するためのオプション。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| Bias |
カテゴリフィーチャの各特徴ビンの勾配を計算するためのバイアス。 (継承元 TreeOptions) |
| Bundling |
低母集団ビンをバンドルします。Bundle.None(0): no bundleling, Bundle.AggregateLowPopulation(1): Bundle low population, Bundle.Adjacent(2): Neighbor low population bundle. (継承元 TreeOptions) |
| CategoricalSplit |
複数のカテゴリの特徴値に基づいて分割するかどうかを指定します。 (継承元 TreeOptions) |
| CompressEnsemble |
ツリーアンサンブルを圧縮します。 (継承元 TreeOptions) |
| DiskTranspose |
転置を実行するときに、ディスクまたはデータのネイティブな転置機能 (該当する場合) を利用するかどうか。 (継承元 TreeOptions) |
| DropoutRate |
ツリーの正則化のドロップアウト率。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| EnablePruning |
トレーニング後のツリーの排除を有効にして、オーバーフィットを回避します。 検証セットが必要です。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| EntropyCoefficient |
0 から 1 のエントロピ (正則化) 係数。 (継承元 TreeOptions) |
| ExampleWeightColumnName |
重みなどの使用する列。 (継承元 TrainerInputBaseWithWeight) |
| ExecutionTime |
実行時間の内訳を ML.NET チャネルに出力します。 (継承元 TreeOptions) |
| FeatureColumnName |
特徴に使用する列。 (継承元 TrainerInputBase) |
| FeatureFirstUsePenalty |
この特徴は、最初にペナルティ係数を使用します。 (継承元 TreeOptions) |
| FeatureFlocks |
トレーニングを高速化するためにデータセットの準備中に特徴を収集するかどうか。 (継承元 TreeOptions) |
| FeatureFraction |
各イテレーションで使用する特徴の割合 (ランダムに選択)。 90% の機能のみが必要な場合は、0.9 を使用します。 数値を小さくすると、オーバーフィットを減らすことができます。 (継承元 TreeOptions) |
| FeatureFractionPerSplit |
各分割で使用する特徴の割合 (ランダムに選択)。 値が 0.9 の場合、すべての特徴の 90% が予期して破棄されます。 (継承元 TreeOptions) |
| FeatureReusePenalty |
特徴はペナルティ (正則化) 係数を再利用します。 (継承元 TreeOptions) |
| FeatureSelectionSeed |
アクティブなフィーチャ選択のシード。 (継承元 TreeOptions) |
| FilterZeroLambdas |
トレーニング中に 0 個のラムダをフィルター処理します。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| GainConfidenceLevel |
ツリーフィッティングは信頼度要件を得ます。 確率とランダム選択ゲインがこの値を上回る場合にのみ、ゲインを考慮してください。 (継承元 TreeOptions) |
| GetDerivativesSampleRate |
GetDerivatives 関数で各クエリ 1 を k 回サンプリングします。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| HistogramPoolSize |
プール内のヒストグラムの数 (2 から numLeaves の間)。 (継承元 TreeOptions) |
| LabelColumnName |
ラベルに使用する列。 (継承元 TrainerInputBaseWithLabel) |
| LearningRate |
学習率。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| MaximumBinCountPerFeature |
機能ごとの個別の値 (ビン) の最大数。 (継承元 TreeOptions) |
| MaximumCategoricalGroupCountPerNode |
カテゴリ特徴で分割する際に考慮する最大カテゴリ分割グループ。 分割グループは、分割ポイントのコレクションです。 これは、カテゴリの特徴が多数ある場合のオーバーフィットを減らすために使用されます。 (継承元 TreeOptions) |
| MaximumCategoricalSplitPointCount |
カテゴリフィーチャで分割する際に考慮する最大カテゴリ分割ポイント。 (継承元 TreeOptions) |
| MaximumNumberOfLineSearchSteps |
角かっこの後の行の検索ステップの数。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| MaximumTreeOutput |
単一ツリー出力の絶対値の上限。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| MemoryStatistics |
メモリ統計情報を ML.NET チャネルに出力します。 (継承元 TreeOptions) |
| MinimumExampleCountPerLeaf |
新しいツリー リーフを形成するために必要なデータ ポイントの最小数。 (継承元 TreeOptions) |
| MinimumExampleFractionForCategoricalSplit |
分割について考慮するビンの最小カテゴリの例の割合。 既定値は、すべてのトレーニング例の% 0.1 です。 (継承元 TreeOptions) |
| MinimumExamplesForCategoricalSplit |
分割について考慮するビン内の最小カテゴリの例数。 (継承元 TreeOptions) |
| MinimumStepSize |
行検索ステップの最小サイズ。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| NumberOfLeaves |
各回帰ツリー内の葉の最大数。 (継承元 TreeOptions) |
| NumberOfThreads |
使用するスレッドの数。 (継承元 TreeOptions) |
| NumberOfTrees |
アンサンブルで作成するデシジョン ツリーの合計数。 (継承元 TreeOptions) |
| OptimizationAlgorithm |
使用する最適化アルゴリズム。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| PruningThreshold |
排除の許容範囲のしきい値。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| PruningWindowSize |
排除のための移動ウィンドウ サイズ。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| RandomStart |
トレーニングはランダムな順序から開始されます (/r1 によって決定されます)。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| RowGroupColumnName |
groupId などの使用する列。 (継承元 TrainerInputBaseWithGroupId) |
| Seed |
乱数ジェネレーターのシード。 (継承元 TreeOptions) |
| Shrinkage |
収縮。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| Smoothing |
ツリーの正則化のスムージング パラメーター。 (継承元 TreeOptions) |
| SoftmaxTemperature |
特徴を選択するためのランダム化されたソフトマックス分布の温度。 (継承元 TreeOptions) |
| SparsifyThreshold |
スパース フィーチャ リプレゼンテーションを使用するために必要なスパリティ レベル。 (継承元 TreeOptions) |
| TestFrequency |
k ラウンドごとにトレーニング/有効/テストのメトリック値を計算します。 (継承元 TreeOptions) |
| UnbalancedSets |
不均衡なトレーニング データ用に最適化された派生物を使用するかどうか。 |
| UseLineSearch |
ステップ サイズに対して行検索を使用するかどうかを決定します。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| UseTolerantPruning |
排除にはウィンドウとトレランスを使用します。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
| WriteLastEnsemble |
早期停止によって決定されるアンサンブルではなく、最後のアンサンブルを記述します。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
プロパティ
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| EarlyStoppingMetric |
早期停止メトリック。 |
| EarlyStoppingRule |
指定した条件を満たしたらトレーニング プロセスを終了するために使用される早期停止ルール。 可能な選択肢は、EarlyStoppingRuleBaseやTolerantEarlyStoppingRuleなどのGeneralityLossRuleの実装です。 (継承元 BoostedTreeOptions) |
明示的なインターフェイスの実装
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| IComponentFactory<ITrainer>.CreateComponent(IHostEnvironment) |
FastTreeBinaryTrainerで使用されるのオプション。 |