LightGbmBinaryTrainer 類別

定義

IEstimator<TTransformer> 用於使用 LightGBM 定型提升決策樹二進位分類模型。

public sealed class LightGbmBinaryTrainer : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>,Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>
type LightGbmBinaryTrainer = class
    inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmBinaryTrainer.Options, single, BinaryPredictionTransformer<CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>, CalibratedModelParametersBase<LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>
Public NotInheritable Class LightGbmBinaryTrainer
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmBinaryTrainer.Options, Single, BinaryPredictionTransformer(Of CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator)), CalibratedModelParametersBase(Of LightGbmBinaryModelParameters, PlattCalibrator))
繼承

備註

若要建立此定型器,請使用 LightGbmLightGbm (Options)

輸入和輸出資料行

輸入標籤資料行資料必須是 Boolean。 輸入特徵資料行資料必須是 的已知大小向量 Single

此定型器會輸出下列資料行:

輸出資料行名稱 資料行類型 描述
Score Single 模型計算的未系結分數。
PredictedLabel Boolean 預測標籤 (根據分數的正負號)。 負值分數會對應到 false,正值分數則會對應到 true
Probability Single 藉由校正具有 true 作為標籤的分數來計算的機率。 機率值的範圍 [0, 1]。

定型器特性

機器學習工作 二元分類
是否需要正規化?
是否需要快取?
除了 Microsoft.ML 之外,還需要 NuGet Microsoft.ML.LightGbm
可匯出至 ONNX

定型演算法詳細資料

LightGBM 是漸層提升決策樹開放原始碼實作。 如需實作詳細資料,請參閱 LightGBM 的官方檔 或這份

如需使用方式範例的連結,請參閱另請參閱一節。

欄位

FeatureColumn

定型器預期的功能資料行。

(繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GroupIdColumn

排名定型器預期的選擇性 groupID 資料行。

(繼承來源 TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>)
LabelColumn

定型器預期的標籤資料行。 可以是 null ,表示標籤不會用於定型。

(繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn

定型器預期的加權資料行。 可以是 null ,表示加權不會用於定型。

(繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

屬性

Info

IEstimator<TTransformer> 用於使用 LightGBM 定型提升決策樹二進位分類模型。

(繼承來源 LightGbmTrainerBase<TOptions,TOutput,TTransformer,TModel>)

方法

Fit(IDataView)

定型並傳 ITransformer 回 。

(繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
Fit(IDataView, IDataView)

LightGbmBinaryTrainer使用定型和驗證資料來定型 , 會 BinaryPredictionTransformer<TModel> 傳回 。

GetOutputSchema(SchemaShape)

IEstimator<TTransformer> 用於使用 LightGBM 定型提升決策樹二進位分類模型。

(繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

擴充方法

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

將「快取檢查點」附加至估算器鏈結。 這可確保下游估算器會針對快取的資料定型。 在接受多個資料通過的定型器之前,先有快取檢查點會很有説明。

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

指定估算器時,傳回包裝物件,一旦 Fit(IDataView) 呼叫委派即可。 估算器通常務必傳回符合專案的相關資訊,這就是 Fit(IDataView) 方法傳回特定型別物件的原因,而不是只傳回一般 ITransformer 。 不過,同時, IEstimator<TTransformer> 通常會形成具有許多物件的管線,因此我們可能需要透過建置估算器的鏈結,而我們想要取得轉換器的估算器 EstimatorChain<TLastTransformer> 會在此鏈結的某處放置。 在該案例中,我們可以透過這個方法附加呼叫一次會呼叫的委派。

適用於

另請參閱