পাবলিক চূড়ান্ত বর্গ BoostedTreesMakeStatsSummary
ব্যাচের জন্য জমা হওয়া পরিসংখ্যানের সারাংশ তৈরি করে।
সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যানে প্রতিটি উদাহরণের জন্য সংশ্লিষ্ট নোড এবং বাকেটের মধ্যে জমা গ্রেডিয়েন্ট এবং হেসিয়ান রয়েছে।
পাবলিক পদ্ধতি
| আউটপুট <ফ্লোট> | asOutput () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
| স্ট্যাটিক BoostedTreesMakeStatsSummary | |
| আউটপুট <ফ্লোট> | statsSummary () আউটপুট র্যাঙ্ক 4 টেনসর (আকৃতি=[# বৈশিষ্ট্য, # স্প্লিট, # বালতি, 2]) সংশ্লিষ্ট নোড এবং বালতিতে জমা হওয়া পরিসংখ্যান ধারণকারী। |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক পদ্ধতি
পাবলিক আউটপুট <ফ্লোট> asOutput ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক BoostedTreesMakeStatsSummary তৈরি করুন ( ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <integer> nodeIds, প্রতীক <ফ্লোট> গ্রেডিয়েন্ট, প্রতীক <ফ্লোট> hessians, Iterable < প্রতীক <integer >> bucketizedFeaturesList, লং maxSplits, লং numBuckets)
একটি নতুন BoostedTreesMakeStatsSummary অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
| সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
|---|---|
| nodeIds | int32 র্যাঙ্ক 1 টেনসর নোড আইডি সমন্বিত, যার প্রতিটি উদাহরণ অনুরোধ করা স্তরের জন্য পড়ে। |
| গ্রেডিয়েন্ট | float32; গ্রেডিয়েন্টের জন্য র্যাঙ্ক 2 টেনসর (আকৃতি=[#উদাহরণ, 1])। |
| হেসিয়ানস | float32; হেসিয়ানদের জন্য র্যাঙ্ক 2 টেনসর (আকৃতি=[#উদাহরণ, 1])। |
| bucketized বৈশিষ্ট্য তালিকা | র্যাঙ্ক 1 টেনসরের int32 তালিকা, প্রতিটিতে বাকেটাইজড বৈশিষ্ট্য রয়েছে (প্রতিটি বৈশিষ্ট্য কলামের জন্য)। |
| maxSplits | int; পুরো গাছে সর্বোচ্চ সংখ্যক বিভাজন সম্ভব। |
| numBuckets | int; বাকেটাইজড বৈশিষ্ট্যের সর্বোচ্চ সম্ভাব্য মানের সমান। |
রিটার্নস
- BoostedTreesMakeStatsSummary-এর একটি নতুন উদাহরণ
পাবলিক আউটপুট <ফ্লোট> statsSummary ()
আউটপুট র্যাঙ্ক 4 টেনসর (আকৃতি=[# বৈশিষ্ট্য, # স্প্লিট, # বালতি, 2]) সংশ্লিষ্ট নোড এবং বালতিতে জমা হওয়া পরিসংখ্যান ধারণকারী। 4র্থ মাত্রার প্রথম সূচকটি গ্রেডিয়েন্ট এবং দ্বিতীয়টি হেসিয়ানদের নির্দেশ করে।