Microsoft.ML.Trainers.FastTree 名前空間

ツリートレーナーをブーストするためのオプション。

高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。

一般性の連続損失 (UP)。

高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。

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。 EarlyStoppingRule EarlyStoppingRuleの設定に使用されます。

入力フィーチャ ベクトルをツリー ベースのフィーチャに変換する IEstimator<TTransformer> 。

FastForestBinaryFeaturizationEstimatorのオプション。

FastForestBinaryTrainerのモデル パラメーター。

Fast Forest を使用してデシジョン ツリーの二項分類モデルをトレーニングするための IEstimator<TTransformer> 。

FastForestBinaryTrainerで使用されるのオプション。

高速フォレスト トレーナー オプションの基本クラス。

入力フィーチャ ベクトルをツリー ベースのフィーチャに変換する IEstimator<TTransformer> 。

FastForestRegressionFeaturizationEstimatorのオプション。

FastForestRegressionTrainerのモデル パラメーター。

Fast Forest 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> 。

FastForestRegressionTrainerで使用されるのオプション。

入力フィーチャ ベクトルをツリー ベースのフィーチャに変換する IEstimator<TTransformer> 。

FastTreeBinaryFeaturizationEstimatorのオプション。

FastTreeBinaryTrainerのモデル パラメーター。

FastTree を使用してデシジョン ツリーの二項分類モデルをトレーニングするための IEstimator<TTransformer> 。

FastTreeBinaryTrainerで使用されるのオプション。

入力フィーチャ ベクトルをツリー ベースのフィーチャに変換する IEstimator<TTransformer> 。

FastTreeRankingFeaturizationEstimatorのオプション。

FastTreeRankingTrainerのモデル パラメーター。

FastTree を使用してデシジョン ツリーのランク付けモデルをトレーニングするための IEstimator<TTransformer> 。

FastTreeRankingTrainerで使用されるのオプション。

入力フィーチャ ベクトルをツリー ベースのフィーチャに変換する IEstimator<TTransformer> 。

FastTreeRegressionFeaturizationEstimatorのオプション。

FastForestRegressionTrainerのモデル パラメーター。

FastTree 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> 。

FastTreeRegressionTrainerで使用されるのオプション。

高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。

入力フィーチャ ベクトルをツリー ベースのフィーチャに変換する IEstimator<TTransformer> 。

FastTreeTweedieFeaturizationEstimatorのオプション。

FastTreeTweedieTrainerのモデル パラメーター。

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。

FastTreeTweedieTrainerで使用されるのオプション。

GamBinaryTrainerのモデル パラメーター。

一般化加法モデル (GAM) を使用して二項分類モデルをトレーニングするための IEstimator<TTransformer> 。

GamBinaryTrainerで使用されるのオプション。

GAM モデル パラメーターの基本クラス。

GamRegressionTrainerのモデル パラメーター。

一般化加法モデル (GAM) を使用して回帰モデルをトレーニングするための IEstimator<TTransformer> 。

GamRegressionTrainerで使用されるのオプション。

GAM ベースのトレーナー オプションの基本クラス。

GAM トレーナーの基本クラス。

一般性の喪失 (GL)。

進捗率 (PQ) に対する一般性。

低い進行状況 (LP)。 このルールは、スコアの改善がストールしたときに発生します。

高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。

事前トレーニング済みのIEstimator<TTransformer>を含み、そのTreeEnsembleModelParametersを呼び出すFit(IDataView)は、事前トレーニング済みのモデルに基づいて特徴付け器を生成します。

PretrainedTreeFeaturizationEstimator.Options PretrainedTreeFeaturizationEstimatorを呼び出すときに使用されるFeaturizeByPretrainTreeEnsemble(TransformsCatalog, PretrainedTreeFeaturizationEstimator+Options)の数。

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalQuantileRegressionTreeの属性をユーザーに公開するためのコンテナー クラス。 このクラスは変更不可であるため、多くの読み取り専用メンバーが含まれています。 RegressionTreeBaseから継承された内容に加えて、leafIndex のリーフとその重みに分類される (サブサンプリングされた) トレーニング ラベルを公開するGetLeafSamplesAt(Int32)とGetLeafSampleWeightsAt(Int32)を追加します。

高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。

高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalRegressionTreeの属性をユーザーに公開するためのコンテナー クラス。 このクラスは変更不可であるため、多くの読み取り専用メンバーが含まれています。 RegressionTreeはRegressionTreeBaseと同じですが、別の派生クラスではQuantileRegressionTree一部の属性が追加されることに注意してください。

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalRegressionTreeとMicrosoft.ML.Trainers.FastTree.InternalQuantileRegressionTreeの属性をユーザーに公開するためのコンテナー基本クラス。 このクラスは変更不可であるため、多くの読み取り専用メンバーが含まれています。

高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。

高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。

RegressionTreeBaseの派生クラスの一覧。 TreeEnsemble<T>の出力値を計算するには、Trees内のすべてのツリーの出力値を計算し、TreeWeightsを使用してそれらの値をスケーリングし、最後にスケールされた値を合計してBiasする必要があります。

このクラスは、 FastTreeBinaryFeaturizationEstimator、 FastForestBinaryFeaturizationEstimator、 FastTreeRegressionFeaturizationEstimator、 FastForestRegressionFeaturizationEstimator、 PretrainedTreeFeaturizationEstimatorなど、すべてのツリー ベースの特徴量器の一般的な動作をカプセル化します。 すべてのツリー ベースの特徴量器は、 GetOutputSchema(SchemaShape)によって計算された同じ出力スキーマを共有します。 すべてのツリー ベースの特徴量器には、入力機能の列名と、すべての出力列のサフィックスが必要です。 ITransformerによって返されるFit(IDataView)は、(1) すべてのツリーの予測値、(2) 入力特徴ベクトルが入り込む葉の ID、および (3) それらのコピー先の葉へのパスをエンコードするバイナリ ベクターの 3 つの列を生成します。

FastTreeBinaryFeaturizationEstimator、FastForestBinaryFeaturizationEstimator、FastTreeRegressionFeaturizationEstimator、FastForestRegressionFeaturizationEstimator、PretrainedTreeFeaturizationEstimatorなどのツリー ベースの特徴量化の一般的なオプション。

ITransformer TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBaseの派生クラスを適合させた結果。 派生クラスには、たとえば、 FastTreeBinaryFeaturizationEstimator と FastForestRegressionFeaturizationEstimatorが含まれます。

高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。

TreeEnsembleModelParametersBasedOnQuantileRegressionTree は、トレーニング済みのモデルの詳細をユーザーに公開するために、 TreeEnsembleModelParameters と厳密に型指定されたパブリック属性 ( TrainedTreeEnsemble) から派生しています。 その関数Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleModelParametersBasedOnQuantileRegressionTree.CreateTreeEnsembleFromInternalDataStructureは、TrainedTreeEnsemble内にTreeEnsembleModelParametersを作成するために呼び出されます。 TreeEnsembleModelParametersBasedOnQuantileRegressionTreeとTreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTreeの主な違いはTrainedTreeEnsembleの種類であることに注意してください。

TreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTree は、トレーニング済みのモデルの詳細をユーザーに公開するために、 TreeEnsembleModelParameters と厳密に型指定されたパブリック属性 ( TrainedTreeEnsemble) から派生しています。 その関数Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTree.CreateTreeEnsembleFromInternalDataStructureは、TrainedTreeEnsemble内にTreeEnsembleModelParametersを作成するために呼び出されます。 TreeEnsembleModelParametersBasedOnQuantileRegressionTreeとTreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTreeの主な違いはTrainedTreeEnsembleの種類であることに注意してください。

ツリー トレーナーのオプション。

最適化アルゴリズムの種類。

高速ツリー アルゴリズムのトレーナー、モデル パラメーター、ユーティリティを含む名前空間。

分類と回帰の測定を停止します。

順位付けの測定を停止しています。