Tổng hợp tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô.
Số liệu thống kê tóm tắt chứa độ dốc và số bao được tích lũy cho từng nút, nhóm và id thứ nguyên.
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
| tĩnh BoostedTreesSparseAggregateStats | tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng < TInt32 > nodeIds, Toán hạng < TFloat32 > độ dốc, Toán hạng < TFloat32 > hessians, Toán hạng < TInt32 > featureIndices, Toán hạng < TInt32 > featureValues, Toán hạng < TInt32 > featureShape, MaxSplits dài, NumBuckets dài) Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một hoạt động BoostedTreesSparseAggregateStats mới. |
| Đầu ra < TInt32 > | số liệu thống kêTóm tắtChỉ số () int32; Chỉ số xếp hạng 2 của Tensors thưa thớt tóm tắt (hình dạng=[số thống kê khác 0, 4]) Trục thứ hai chỉ có thể là 4 bao gồm id nút, thứ nguyên tính năng, id nhóm và stats_dimension. |
| Đầu ra < TInt32 > | số liệu thống kêTóm tắtShape () đầu ra Xếp hạng 1 Tensor (hình dạng=[4]) Tenor có 4 giá trị sau: [max_splits, feature_dimension, num_buckets, stats_dimension], trong đó stats_dimension = gradient_dimension + hessian_dimension. |
| Đầu ra < TFloat32 > | số liệu thống kêTóm tắtGiá trị () đầu ra Tensor hạng 1 (hình dạng=[số thống kê khác 0]) |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công khai
tĩnh công khai BoostedTreesSparseAggregateStats tạo ( Phạm vi phạm vi , Toán hạng < TInt32 > nodeIds, Toán hạng < TFloat32 > độ dốc , Toán hạng < TFloat32 > hessians, Toán hạng < TInt32 > featureIndices, Toán hạng < TInt32 > featureValues, Toán hạng < TInt32 > featureShape, MaxSplits dài, NumBuckets dài)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một hoạt động BoostedTreesSparseAggregateStats mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| nútId | int32; Tenor xếp hạng 1 chứa id nút cho mỗi ví dụ, hình dạng [batch_size]. |
| Độ dốc | phao32; Tenor hạng 2 (hình dạng=[batch_size, logits_dimension]) với độ dốc cho mỗi ví dụ. |
| bao bố | phao32; Tensor hạng 2 (hình dạng=[batch_size, hessian_dimension]) với bao bố cho mỗi ví dụ. |
| tính năngChỉ số | int32; Xếp hạng 2 chỉ số của Tensors thưa thớt tính năng (hình dạng=[số mục nhập thưa thớt, 2]). Số lượng mục nhập thưa thớt trên tất cả các phiên bản từ lô. Giá trị đầu tiên là chỉ mục của thể hiện, giá trị thứ hai là thứ nguyên của đối tượng. Trục thứ hai chỉ có thể có 2 giá trị, tức là phiên bản dày đặc đầu vào của Tensor chỉ có thể là ma trận. |
| giá trị đặc trưng | int32; Xếp hạng 1 các giá trị của Tensors thưa thớt tính năng (hình dạng = [số mục nhập thưa thớt]). Số lượng mục nhập thưa thớt trên tất cả các phiên bản từ lô. Giá trị đầu tiên là chỉ mục của thể hiện, giá trị thứ hai là thứ nguyên của đối tượng. |
| đặc điểmHình dạng | int32; Xếp hạng 1 hình dạng dày đặc của tính năng Tensors thưa thớt (shape=[2]). Trục đầu tiên chỉ có thể có 2 giá trị, [batch_size, feature_dimension]. |
| maxSplits | int; số lượng phân chia tối đa có thể có trong toàn bộ cây. |
| số nhóm | int; bằng giá trị tối đa có thể có của tính năng được nhóm hóa + 1. |
Trả lại
- một phiên bản mới của BoostedTreesSparseAggregateStats
Đầu ra công khai < TInt32 > statsSummaryIndices ()
int32; Chỉ số xếp hạng 2 của Tensors thưa thớt tóm tắt (hình dạng=[số thống kê khác 0, 4]) Trục thứ hai chỉ có thể là 4 bao gồm id nút, thứ nguyên tính năng, id nhóm và stats_dimension. stats_dimension = logits_dimension + hessian_dimension.
Đầu ra công khai < TInt32 > statsSummaryShape ()
đầu ra Xếp hạng 1 Tensor (hình dạng=[4]) Tenor có 4 giá trị sau: [max_splits, feature_dimension, num_buckets, stats_dimension], trong đó stats_dimension = gradient_dimension + hessian_dimension. gradient_dimension giống với label_dimension, tức là không gian đầu ra. hessian_dimension có thể giống với kích thước logit khi sử dụng hessian chéo hoặc label_dimension^2 khi sử dụng hessian đầy đủ.