LightGbmRegressionTrainer 類別

定義

命名空間:

Microsoft.ML.Trainers.LightGbm

組件:

Microsoft.ML.LightGbm.dll

套件:

Microsoft.ML.LightGbm v3.0.1

， IEstimator<TTransformer> 用於使用 LightGBM 定型提升決策樹回歸模型。

public sealed class LightGbmRegressionTrainer : Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionTrainer.Options,float,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LightGbm.LightGbmRegressionModelParameters>

type LightGbmRegressionTrainer = class
    inherit LightGbmTrainerBase<LightGbmRegressionTrainer.Options, single, RegressionPredictionTransformer<LightGbmRegressionModelParameters>, LightGbmRegressionModelParameters>

Public NotInheritable Class LightGbmRegressionTrainer
Inherits LightGbmTrainerBase(Of LightGbmRegressionTrainer.Options, Single, RegressionPredictionTransformer(Of LightGbmRegressionModelParameters), LightGbmRegressionModelParameters)

繼承

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

TrainerEstimatorBaseWithGroupId<TTransformer,TModel>

LightGbmTrainerBase<LightGbmRegressionTrainer.Options,Single,RegressionPredictionTransformer<LightGbmRegressionModelParameters>,LightGbmRegressionModelParameters>

LightGbmRegressionTrainer

備註

若要建立此定型器，請使用 LightGbm 或 LightGbm (Options) 。

輸入和輸出資料行

輸入標籤資料行資料必須是 Single。 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	模型所預測的未系結分數。

定型器特性

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

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 檔。

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 定型提升決策樹回歸模型。 (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)	LightGbmRegressionTrainer使用定型和驗證資料來定型 ， 會 RegressionPredictionTransformer<TModel> 傳回 。
GetOutputSchema(SchemaShape)	， IEstimator<TTransformer> 用於使用 LightGBM 定型提升決策樹回歸模型。 (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。

另請參閱

• LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)
• LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LightGbmRegressionTrainer+Options)
• LightGbmRegressionTrainer.Options