LightGbmExtensions クラス

定義

名前空間:

Microsoft.ML

アセンブリ:

Microsoft.ML.LightGbm.dll

パッケージ:

Microsoft.ML.LightGbm v2.0.0

、BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersRankingCatalog.RankingTrainersおよび MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers カタログのRegressionCatalog.RegressionTrainers拡張メソッドのコレクション。

public static class LightGbmExtensions

type LightGbmExtensions = class

Public Module LightGbmExtensions

継承

Object

LightGbmExtensions

メソッド

LightGbm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, LightGbmBinaryTrainer+Options)	高度なオプションを使用して を作成 LightGbmBinaryTrainer します。これは、勾配ブースト デシジョン ツリーの二項分類を使用してターゲットを予測します。
LightGbm(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)	を作成 LightGbmBinaryTrainerします。これは、グラデーション ブースト デシジョン ツリーの二項分類を使用してターゲットを予測します。
LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LightGbmMulticlassTrainer+Options)	高度なオプションを使用して を作成 LightGbmMulticlassTrainer します。これは、勾配ブースティング デシジョン ツリーの多クラス分類モデルを使用してターゲットを予測します。
LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)	を作成 LightGbmMulticlassTrainerします。これは、グラデーション ブースト デシジョン ツリーの多クラス分類モデルを使用してターゲットを予測します。
LightGbm(RankingCatalog+RankingTrainers, LightGbmRankingTrainer+Options)	高度なオプションを使用して を作成 LightGbmRankingTrainer します。これは、グラデーションブーストデシジョン ツリーのランク付けモデルを使用してターゲットを予測します。
LightGbm(RankingCatalog+RankingTrainers, String, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)	を作成 LightGbmRankingTrainerします。これは、グラデーション ブースト デシジョン ツリーのランク付けモデルを使用してターゲットを予測します。
LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LightGbmRegressionTrainer+Options)	グラデーション ブースト デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して作成 LightGbmRegressionTrainer します。
LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)	を作成 LightGbmRegressionTrainerします。これは、グラデーション ブースト デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測します。