BoostedTreesTrainingPredict
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입력 인스턴스에서 여러 가산 회귀 앙상블 예측기를 실행하고
캐시된 로짓에 대한 업데이트를 계산합니다. 훈련 중에 사용하도록 설계되었습니다. 캐시된 트리 ID와 캐시된 노드 ID에서 시작하여 트리를 순회하고 캐시에 푸시할 업데이트를 계산합니다.
공개 방법
정적 BoostedTreesTrainingPredict | 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <?> treeEnsembleHandle, 피연산자 <Integer> 캐시된TreeIds, 피연산자 <Integer> 캐시된NodeIds, Iterable< 피연산자 <Integer>> bucketizedFeatures, Long logitsDimension) 새로운 BoostedTreesTrainingPredict 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다. |
출력 <정수> | 노드 ID () 새 tree_ids에 새 노드 ID를 포함하는 순위 1 Tensor입니다. |
출력 <플로트> | 부분로그 () 각 예시에 대한 로지트 업데이트(저장된 캐시된 값과 관련)를 포함하는 순위 2 텐서입니다. |
출력 <정수> | 나무 ID () 각 예시에 대한 새로운 트리 ID를 포함하는 순위 1 Tensor입니다. |
상속된 메서드
java.lang.Object 클래스에서 부울 | 같음 (개체 arg0) |
마지막 수업<?> | getClass () |
정수 | 해시 코드 () |
최종 무효 | 알림 () |
최종 무효 | 통지모두 () |
끈 | toString () |
최종 무효 | 대기 (long arg0, int arg1) |
최종 무효 | 기다리세요 (긴 arg0) |
최종 무효 | 기다리다 () |
공개 방법
공개 정적 BoostedTreesTrainingPredict 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <?> treeEnsembleHandle, 피연산자 <Integer> 캐시된TreeIds, 피연산자 <Integer> 캐시된NodeIds, Iterable< 피연산자 <Integer>> bucketizedFeatures, Long logitsDimension)
새로운 BoostedTreesTrainingPredict 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
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캐시된 트리 ID | 예측의 시작 트리인 캐시된 트리 ID를 포함하는 순위 1 Tensor입니다. |
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캐시된 NodeId | 예측의 시작 노드인 캐시된 노드 ID를 포함하는 순위 1 Tensor입니다. |
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버킷화된 기능 | 각 기능에 대한 버킷 ID를 포함하는 순위 1 Tensor의 목록입니다. |
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로지트차원 | 스칼라, 부분 로짓 모양에 사용되는 로짓의 차원입니다. |
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보고
- BoostedTreesTrainingPredict의 새로운 인스턴스
공개 출력 <Integer> nodeIds ()
새 tree_ids에 새 노드 ID를 포함하는 순위 1 Tensor입니다.
공개 출력 <Float> 부분 로그 ()
각 예시에 대한 로지트 업데이트(저장된 캐시된 값과 관련)를 포함하는 순위 2 텐서입니다.
공개 출력 <Integer> treeIds ()
각 예시에 대한 새로운 트리 ID를 포함하는 순위 1 Tensor입니다.
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 크리에이티브 커먼즈 저작자 표시 라이선스 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다. 일부 콘텐츠에는 Numpy 라이선스가 부여됩니다.
최종 업데이트: 2023-12-01(UTC)
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