GamRegressionTrainer.Options Clase
Definición
Importante
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Opciones de como GamRegressionTrainer se usa en Gam(Options).
public class GamRegressionTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamRegressionTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.FastTree.GamRegressionModelParameters>.OptionsBasetype GamRegressionTrainer.Options = class
inherit GamTrainerBase<GamRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer<GamRegressionModelParameters>, GamRegressionModelParameters>.OptionsBasePublic Class GamRegressionTrainer.Options
Inherits GamTrainerBase(Of GamRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer(Of GamRegressionModelParameters), GamRegressionModelParameters).OptionsBase- Herencia
Constructores
| Nombre | Description |
|---|---|
| GamRegressionTrainer.Options() |
Opciones de como GamRegressionTrainer se usa en Gam(Options). |
Campos
| Nombre | Description |
|---|---|
| DiskTranspose |
Si se debe utilizar el disco o las instalaciones nativas de transposición de los datos (si procede) al realizar la transposición. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| EnablePruning |
Habilite la eliminación del árbol posterior al entrenamiento para evitar el sobreajuste. Requiere un conjunto de validación. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| EntropyCoefficient |
Coeficiente de entropía (regularización) entre 0 y 1. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| 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) |
| FeatureFlocks |
Si se recopilan características durante la preparación del conjunto de datos para acelerar el entrenamiento. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| GainConfidenceLevel |
El ajuste de árbol obtiene un requisito de confianza. Solo considere una ganancia si su probabilidad frente a una ganancia de elección aleatoria está por encima de este valor. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| GetDerivativesSampleRate |
Muestree cada consulta 1 en k veces en la función GetDerivatives. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| LabelColumnName |
Columna que se va a usar para las etiquetas. (Heredado de TrainerInputBaseWithLabel) |
| LearningRate |
Velocidad de aprendizaje. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| MaximumBinCountPerFeature |
Número máximo de valores distintos (intervalos) por característica. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| MaximumTreeOutput |
Límite superior en el valor absoluto de una salida de árbol único. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| MinimumExampleCountPerLeaf |
Número mínimo de puntos de datos necesarios para formar una hoja de árbol nueva. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| NumberOfIterations |
Número total de pases sobre los datos de entrenamiento. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| NumberOfThreads |
Número de subprocesos que se van a usar. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |
| PruningMetrics |
Determina qué métrica se va a usar para la eliminación. |
| Seed |
Inicialización del generador de números aleatorios. (Heredado de GamTrainerBase<TOptions,TTransformer,TPredictor>.OptionsBase) |