Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función.
La información dividida es el mejor umbral (ID de depósito), las ganancias y las contribuciones de los nodos izquierdo/derecho por nodo para cada característica.
Es posible que no todos los nodos puedan dividirse en cada entidad. Por lo tanto, la lista de posibles nodos puede diferir entre las funciones. Por lo tanto, devolvemos `node_ids_list` para cada característica, que contiene la lista de nodos que esta característica puede usarse para dividir.
De esta manera, la salida es la mejor división por características y por nodo, por lo que debe combinarse más adelante para producir la mejor división para cada nodo (entre todas las características posibles).
La longitud de las listas de salida tiene la misma longitud, `num_features`. Las formas de salida son compatibles de manera que la primera dimensión de todos los tensores de todas las listas sea la misma e igual al número de posibles nodos divididos para cada característica.
Constantes
| Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. |
Métodos públicos
| Estático BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | crear ( alcance alcance, Operando < TInt32 > nodeIdRange, Iterable < Operando < TFloat32 >> statsSummaryList, Operando < TFloat32 > l1, Operando < TFloat32 > l2, Operando < TFloat32 > treeComplexity, Operando < TFloat32 > minNodeWeight, Long maxSplits) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature. |
| Lista < Salida < TFloat32 >> | lista de ganancias () Una lista de salida de tensores de rango 1 que indica las mejores ganancias para que cada característica se divida en ciertos nodos. |
| Lista < Salida < TFloat32 >> | leftNodeContribsList () Una lista de tensores de rango 2 que indica la contribución de los nodos izquierdos cuando se ramifican desde los nodos principales (dados por el elemento tensor en la salida node_ids_list) hacia la dirección izquierda según el umbral dado para cada característica. |
| Lista< Salida < TInt32 >> | listaIdsnodo () Una lista de salida de tensores de rango 1 que indica posibles identificadores de nodos divididos para cada característica. |
| Lista < Salida < TFloat32 >> | rightNodeContribsList () Una lista de tensores de rango 2, con la misma forma/condiciones que left_node_contribs_list, pero solo que el valor es para el nodo derecho. |
| Lista< Salida < TInt32 >> | lista de umbrales () Una lista de salida de tensores de rango 1 que indica la identificación del depósito con la que comparar (como umbral) para la división en cada nodo. |
Métodos heredados
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
pública estática BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature crear ( alcance alcance, Operando < TInt32 > nodeIdRange, Iterable < Operando < TFloat32 >> statsSummaryList, Operando < TFloat32 > l1, Operando < TFloat32 > l2, Operando < TFloat32 > treeComplexity, Operando < TFloat32 > minNodeWeight, Long maxSplits)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| rangoIdNodo | Un tensor de rango 1 (forma = [2]) para especificar el rango [primero, último) de ID de nodo para procesar dentro de `stats_summary_list`. Los nodos se iteran entre los dos nodos especificados por el tensor, como `for node_id in range(node_id_range[0], node_id_range[1])` (Tenga en cuenta que el último índice node_id_range[1] es exclusivo). |
| estadísticasResumenLista | Una lista de tensores de rango 3 (#shape=[max_splits, bucket, 2]) para el resumen de estadísticas acumuladas (gradiente/arpillera) por nodo por depósitos para cada característica. La primera dimensión del tensor es el número máximo de divisiones y, por lo tanto, no se usarán todos sus elementos, sino que solo se usarán los índices especificados por node_ids. |
| l1 | l1 factor de regularización sobre el peso de las hojas, por instancia. |
| l2 | Factor de regularización l2 sobre el peso de las hojas, por instancia. |
| árbolComplejidad | ajuste a la ganancia, por hoja. |
| minNodoPeso | Promedio mínimo de arpillera en un nodo antes de que se requiera que el nodo se considere para la división. |
| maxDivisiones | el número de nodos que se pueden dividir en todo el árbol. Se utiliza como dimensión de los tensores de salida. |
Devoluciones
- una nueva instancia de BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature
Lista pública < Salida < TFloat32 >> lista de ganancias ()
Una lista de salida de tensores de rango 1 que indica las mejores ganancias para que cada característica se divida en ciertos nodos. Consulte arriba para obtener detalles como formas y tamaños.
Lista pública < Salida < TFloat32 >> leftNodeContribsList ()
Una lista de tensores de rango 2 que indica la contribución de los nodos izquierdos cuando se ramifican desde los nodos principales (dados por el elemento tensor en la salida node_ids_list) hacia la dirección izquierda según el umbral dado para cada característica. Este valor se utilizará para crear el valor del nodo izquierdo sumándolo al valor del nodo principal. El tamaño de la segunda dimensión es 1 para logits unidimensionales, pero sería mayor para problemas de varias clases. Consulte arriba para obtener detalles como formas y tamaños.
Lista pública < Salida < TInt32 >> nodeIdsList ()
Una lista de salida de tensores de rango 1 que indica posibles identificadores de nodos divididos para cada característica. La longitud de la lista es num_features, pero cada tensor tiene un tamaño diferente ya que cada característica proporciona diferentes nodos posibles. Consulte arriba para obtener detalles como formas y tamaños.
Lista pública < Salida < TFloat32 >> rightNodeContribsList ()
Una lista de tensores de rango 2, con la misma forma/condiciones que left_node_contribs_list, pero solo que el valor es para el nodo derecho.