Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции.
Информация о разделении представляет собой лучший порог (идентификатор сегмента), приросты и вклады левого/правого узла на узел для каждого объекта.
Возможно, не все узлы можно разделить по каждому признаку. Следовательно, список возможных узлов может различаться в зависимости от объекта. Поэтому мы возвращаем node_ids_list для каждого объекта, содержащий список узлов, для разделения которых можно использовать этот объект.
Таким образом, выходные данные представляют собой наилучшее разделение по объектам и узлам, поэтому их необходимо объединить позже, чтобы получить наилучшее разделение для каждого узла (среди всех возможных функций).
Выходные формы совместимы таким образом, что первое измерение всех тензоров одинаково и равно количеству возможных узлов разделения для каждого объекта.
Вложенные классы
| сорт | BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | Дополнительные атрибуты для BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | |
Константы
| Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
| static BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | create ( Область видимости , Операнд < TInt32 > nodeIdRange, Операнд < TFloat32 > statsSummary, Операнд < TFloat32 > l1, Операнд < TFloat32 > l2, Операнд < TFloat32 > TreeComplexity, Операнд < TFloat32 > minNodeWeight, Long logitsDimension, Опции... опции) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit. |
| Вывод < TInt32 > | функцияРазмеры () Тензоры ранга 1, указывающие наилучшее измерение объекта для каждого объекта, который можно разделить на определенные узлы, если объект является многомерным. |
| Вывод <TFloat32> | прибыль () Тензоры ранга 1, указывающие наилучший выигрыш для каждого признака для разделения на определенные узлы. |
| Вывод <TFloat32> | левыйNodeContribs () Тензоры ранга 2, указывающие вклад левых узлов при разветвлении от родительских узлов (задаваемых элементом тензора в выходном node_ids_list) влево по заданному порогу для каждого объекта. |
| Вывод < TInt32 > | идентификаторы узлов () Тензоры ранга 1, указывающие возможные идентификаторы узлов разделения для каждого объекта. |
| Вывод <TFloat32> | rightNodeContribs () Тензоры ранга 2 с той же формой/условиями, что и left_node_contribs_list, но значением является только правый узел. |
| статический BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | SplitType (строка SplitType) |
| Вывод < TString > | сплитвисдефолтдиректионс () Тензоры ранга 1, указывающие, в каком направлении двигаться, если данные отсутствуют. |
| Вывод < TInt32 > | пороги () Тензоры ранга 1, указывающие идентификатор сегмента для сравнения (в качестве порога) для разделения в каждом узле. |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Публичные методы
public static BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit create ( Область видимости, Операнд < TInt32 > nodeIdRange, Операнд < TFloat32 > statsSummary, Операнд < TFloat32 > l1, Операнд < TFloat32 > l2, Операнд < TFloat32 > TreeComplexity, Операнд < TFloat32 > minNodeWeight, Long logitsDimension, Параметры .. . параметры)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| узелидранже | Тензор ранга 1 (shape=[2]) для указания диапазона [первый, последний) идентификаторов узлов для обработки в `stats_summary_list`. Узлы перебираются между двумя узлами, указанными тензором, как например `for node_id в диапазоне(node_id_range[0], node_id_range[1])` (обратите внимание, что последний индекс node_id_range[1] является исключительным). |
| статистикаСводка | Тензор ранга 4 (#shape=[max_splits, Feature_dims, Bucket, stats_dims]) для сводки накопленной статистики (градиент/гессиан) для каждого узла, для каждого измерения, для каждого сегмента для каждого объекта. Первое измерение тензора — это максимальное количество разбиений, поэтому будут использоваться не все его элементы, а только индексы, указанные node_ids. |
| л1 | Коэффициент регуляризации l1 для весов листьев, в зависимости от экземпляра. |
| л2 | Коэффициент регуляризации l2 для весов листьев, в зависимости от экземпляра. |
| деревоСложность | регулировка усиления на основе листа. |
| minNodeWeight | минимальное среднее количество гессианов в узле, необходимое для того, чтобы узел можно было рассматривать для разделения. |
| логитыразмерность | Размерность логита, т. е. количества классов. |
| параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit
публичный вывод <TInt32> FeatureDimensions ()
Тензоры ранга 1, указывающие наилучшее измерение объекта для каждого объекта, который можно разделить на определенные узлы, если объект является многомерным. Подробную информацию о формах и размерах см. выше.
публичный вывод <TFloat32> прирост ()
Тензоры ранга 1, указывающие наилучший выигрыш для каждого признака для разделения на определенные узлы. Подробную информацию о формах и размерах см. выше.
публичный вывод <TFloat32> leftNodeContribs ()
Тензоры ранга 2, указывающие вклад левых узлов при разветвлении от родительских узлов (задаваемых элементом тензора в выходном node_ids_list) влево по заданному порогу для каждого объекта. Это значение будет использоваться для создания значения левого узла путем добавления к значению родительского узла. Размер второго измерения равен 1 для одномерных логитов, но будет больше для задач с несколькими классами. Подробную информацию о формах и размерах см. выше.
публичный вывод <TInt32> nodeIds ()
Тензоры ранга 1, указывающие возможные идентификаторы узлов разделения для каждого объекта. Длина списка — num_features, но каждый тензор имеет разный размер, поскольку каждый объект предоставляет разные возможные узлы. Подробную информацию о формах и размерах см. выше.
публичный вывод <TFloat32> rightNodeContribs ()
Тензоры ранга 2 с той же формой/условиями, что и left_node_contribs_list, но значением является только правый узел.
общедоступный статический BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options SplitType (String SplitType)
Параметры
| тип разделения | Строка, указывающая, должна ли эта операция выполнять разделение по неравенству или разделение по равенству. |
|---|
публичный вывод < TString > SplitWithDefaultDirections ()
Тензоры ранга 1, указывающие, в каком направлении двигаться, если данные отсутствуют. Подробную информацию о формах и размерах см. выше. Неравенство с левым по умолчанию возвращает 0, неравенство с правым по умолчанию возвращает 1, равенство с правым по умолчанию возвращает 2.