FastTreeTweedieTrainer クラス
定義
重要
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Tweedie loss 関数を使用してデシジョン ツリー回帰モデルをトレーニングするための IEstimator<TTransformer> 。 このトレーナーは、ポアソン、複合ポアソン、ガンマ回帰の一般化です。
public sealed class FastTreeTweedieTrainer : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.BoostingFastTreeTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTweedieTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTweedieModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTweedieModelParameters>type FastTreeTweedieTrainer = class
inherit BoostingFastTreeTrainerBase<FastTreeTweedieTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer<FastTreeTweedieModelParameters>, FastTreeTweedieModelParameters>Public NotInheritable Class FastTreeTweedieTrainer
Inherits BoostingFastTreeTrainerBase(Of FastTreeTweedieTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer(Of FastTreeTweedieModelParameters), FastTreeTweedieModelParameters)- 継承
注釈
このトレーナーを作成するには、 FastTreeTweedie または FastTreeTweedie(Options)を使用します。
入力列と出力列
入力ラベル列のデータは Singleする必要があります。 入力特徴列のデータは、 Singleの既知のサイズのベクターである必要があります。
このトレーナーは、次の列を出力します。
| [出力列の名前] | 列の種類 | 説明 |
|---|---|---|
Score |
Single | モデルによって予測された無制限のスコア。 |
トレーナーの特性
| 機械学習タスク | Regression |
| 正規化は必要ですか? | No |
| キャッシュは必要ですか? | No |
| Microsoft.ML に加えて必要な NuGet | Microsoft.ML.FastTree |
| ONNX にエクスポート可能 | Yes |
トレーニング アルゴリズムの詳細
Tweedie Boosting モデルは、ヤン、クォン、およびゾーの勾配 Tree-Boosted Tweedie 複合ポアソン モデルを使用して、Premium Premium 予測で確立された数学に従います。 グラデーションブースティングの概要と詳細については、「 Wikipedia: Gradient Boosting(Gradient tree boosting) 」または 「Greedy 関数の近似: 勾配ブースティング マシン」を参照してください。
使用例へのリンクについては、「関連項目」セクションを参照してください。
フィールド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| FeatureColumn |
トレーナーが期待する特徴列。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GroupIdColumn |
ランク付けトレーナーが期待する省略可能な groupID 列。 (継承元 TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
トレーナーが期待するラベル列。
|
| WeightColumn |
トレーナーが期待する重み列。
|
プロパティ
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| Info |
Tweedie loss 関数を使用してデシジョン ツリー回帰モデルをトレーニングするための IEstimator<TTransformer> 。 このトレーナーは、ポアソン、複合ポアソン、ガンマ回帰の一般化です。 (継承元 FastTreeTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>) |
メソッド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| Fit(IDataView, IDataView) |
トレーニング データと検証データの両方を使用して FastTreeTweedieTrainer をトレーニングし、 RegressionPredictionTransformer<TModel>を返します。 |
| Fit(IDataView) |
ITransformerをトレーニングして返します。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Tweedie loss 関数を使用してデシジョン ツリー回帰モデルをトレーニングするための IEstimator<TTransformer> 。 このトレーナーは、ポアソン、複合ポアソン、ガンマ回帰の一般化です。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
拡張メソッド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
推定チェーンに "キャッシュ チェックポイント" を追加します。 これにより、ダウンストリーム推定器がキャッシュされたデータに対してトレーニングされるようになります。 複数のデータを受け取るトレーナーの前にキャッシュ チェックポイントを設定すると便利です。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
推定器が指定された場合は、 Fit(IDataView) が呼び出されるとデリゲートを呼び出すラップ オブジェクトを返します。 多くの場合、推定器が適合した内容に関する情報を返すことが重要です。そのため、 Fit(IDataView) メソッドは一般的な ITransformerではなく、明示的に型指定されたオブジェクトを返します。 ただし、同時に、 IEstimator<TTransformer> は多くのオブジェクトを含むパイプラインに形成されることが多いため、トランスフォーマーを取得する推定器がこのチェーンのどこかに埋もれている EstimatorChain<TLastTransformer> を使用して、推定器のチェーンを構築する必要がある場合があります。 このシナリオでは、このメソッドを使用して、fit が呼び出されると呼び出されるデリゲートをアタッチできます。 |