C# Класс LightGBMNet.Train.Booster

Wrapper of Booster object of LightGBM.
Наследование: IDisposable
Показать файл Открыть проект Примеры использования класса

Private Properties

Свойство Тип Описание
Booster System
Eval double
GetDefaultValue double[]
GetHasMissing bool
GetIsCategoricalSplit bool
GetIsDefaultLeft bool
GetModel System
GetModelJSON string
NextDown double
NextUp double
Str2DoubleArray double[]
Str2IntArray int[]
Str2UIntArray uint[]

Открытые методы

Метод Описание
Booster ( Parameters parameters, LightGBMNet.Train.Dataset trainset, LightGBMNet.Train.Dataset validset = null ) : System
CalcNumPredict ( int numRow, PredictType predType, int numIteration ) : long
Clone ( ) : Booster

Clones the Booster object
Dispose ( ) : void
EvalTrain ( ) : double
EvalValid ( ) : double
FromFile ( string fileName ) : Booster
FromString ( string model ) : Booster
GetFeatureImportance ( int numIteration, ImportanceType importanceType ) : double[]
GetLeafValue ( int treeIdx, int leafIdx ) : double
GetModelString ( ) : string
GetNumPredict ( int dataIdx ) : long
GetPredict ( int dataIdx ) : double[]
MergeWith ( Booster other ) : void
PredictForMat ( PredictType predictType, Array data, int startIteration, int numIteration ) : double[]
PredictForMats ( PredictType predictType, Array data, int startIteration, int numIteration, int numThreads ) : double[]
PredictForMatsMulti ( PredictType predictType, Array data, int startIteration, int numIteration ) : ].double[
Refit ( ].int[ leafPreds ) : void
ResetParameter ( Parameters pms ) : void
ResetTrainingData ( Dataset trainset ) : void
RollbackOneIter ( ) : void
SaveModel ( int startIteration, int numIteration, string fileName ) : void
SetLeafValue ( int treeIdx, int leafIdx, double val ) : void
SetLearningRate ( double learningRate ) : void
ShuffleModels ( ) : void
Update ( ) : bool
UpdateCustom ( Array grad, Array hess ) : bool

Приватные методы

Метод Описание
Booster ( IntPtr h, int bestIteration ) : System
Eval ( int dataIdx ) : double
GetDefaultValue ( Array threshold, Array decisionType ) : double[]
GetHasMissing ( uint decisionType ) : bool
GetIsCategoricalSplit ( uint decisionType ) : bool
GetIsDefaultLeft ( uint decisionType ) : bool
GetModel ( ) : System
GetModelJSON ( int startIteration, int numIteration ) : string
NextDown ( double x ) : double
NextUp ( double x ) : double
Str2DoubleArray ( string str, Array delimiters ) : double[]
Str2IntArray ( string str, Array delimiters ) : int[]
Str2UIntArray ( string str, Array delimiters ) : uint[]

Описание методов

Booster() публичный Метод

public Booster ( Parameters parameters, LightGBMNet.Train.Dataset trainset, LightGBMNet.Train.Dataset validset = null ) : System
parameters Parameters
trainset LightGBMNet.Train.Dataset
validset LightGBMNet.Train.Dataset
Результат System

CalcNumPredict() публичный Метод

public CalcNumPredict ( int numRow, PredictType predType, int numIteration ) : long
numRow int
predType PredictType
numIteration int
Результат long

Clone() публичный Метод

Clones the Booster object
public Clone ( ) : Booster
Результат Booster

Dispose() публичный Метод

public Dispose ( ) : void
Результат void

EvalTrain() публичный Метод

public EvalTrain ( ) : double
Результат double

EvalValid() публичный Метод

public EvalValid ( ) : double
Результат double

FromFile() публичный статический Метод

public static FromFile ( string fileName ) : Booster
fileName string
Результат Booster

FromString() публичный статический Метод

public static FromString ( string model ) : Booster
model string
Результат Booster

GetFeatureImportance() публичный Метод

public GetFeatureImportance ( int numIteration, ImportanceType importanceType ) : double[]
numIteration int
importanceType ImportanceType
Результат double[]

GetLeafValue() публичный Метод

public GetLeafValue ( int treeIdx, int leafIdx ) : double
treeIdx int
leafIdx int
Результат double

GetModelString() публичный Метод

public GetModelString ( ) : string
Результат string

GetNumPredict() публичный Метод

public GetNumPredict ( int dataIdx ) : long
dataIdx int
Результат long

GetPredict() публичный Метод

public GetPredict ( int dataIdx ) : double[]
dataIdx int
Результат double[]

MergeWith() публичный Метод

public MergeWith ( Booster other ) : void
other Booster
Результат void

PredictForMat() публичный Метод

public PredictForMat ( PredictType predictType, Array data, int startIteration, int numIteration ) : double[]
predictType PredictType
data Array
startIteration int
numIteration int
Результат double[]

PredictForMats() публичный Метод

public PredictForMats ( PredictType predictType, Array data, int startIteration, int numIteration, int numThreads ) : double[]
predictType PredictType
data Array
startIteration int
numIteration int
numThreads int
Результат double[]

PredictForMatsMulti() публичный Метод

public PredictForMatsMulti ( PredictType predictType, Array data, int startIteration, int numIteration ) : ].double[
predictType PredictType
data Array
startIteration int
numIteration int
Результат ].double[

Refit() публичный Метод

public Refit ( ].int[ leafPreds ) : void
leafPreds ].int[
Результат void

ResetParameter() публичный Метод

public ResetParameter ( Parameters pms ) : void
pms Parameters
Результат void

ResetTrainingData() публичный Метод

public ResetTrainingData ( Dataset trainset ) : void
trainset Dataset
Результат void

RollbackOneIter() публичный Метод

public RollbackOneIter ( ) : void
Результат void

SaveModel() публичный Метод

public SaveModel ( int startIteration, int numIteration, string fileName ) : void
startIteration int
numIteration int
fileName string
Результат void

SetLeafValue() публичный Метод

public SetLeafValue ( int treeIdx, int leafIdx, double val ) : void
treeIdx int
leafIdx int
val double
Результат void

SetLearningRate() публичный Метод

public SetLearningRate ( double learningRate ) : void
learningRate double
Результат void

ShuffleModels() публичный Метод

public ShuffleModels ( ) : void
Результат void

Update() публичный Метод

public Update ( ) : bool
Результат bool

UpdateCustom() публичный Метод

public UpdateCustom ( Array grad, Array hess ) : bool
grad Array
hess Array
Результат bool