ইনপুট দৃষ্টান্তে একাধিক সংযোজন রিগ্রেশন এনসেম্বল ভবিষ্যদ্বাণী চালায় এবং
লগিট গণনা করে। এটি ভবিষ্যদ্বাণী করার সময় ব্যবহার করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি সমস্ত গাছকে অতিক্রম করে এবং প্রতিটি উদাহরণের জন্য চূড়ান্ত স্কোর গণনা করে।
পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট <ফ্লোট> | asOutput () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
স্ট্যাটিক BoostedTreesPredict | |
আউটপুট <ফ্লোট> | logits () প্রতিটি উদাহরণের জন্য লগিট ধারণকারী আউটপুট র্যাঙ্ক 2 টেনসর। |
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 BoostedTreesPredict তৈরি করুন ( ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <?> treeEnsembleHandle, Iterable < প্রতীক <integer >> bucketizedFeatures, লং logitsDimension)
একটি নতুন BoostedTreesPredict অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
bucketized বৈশিষ্ট্য | প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য বালতি আইডি ধারণকারী র্যাঙ্ক 1 টেনসরের একটি তালিকা। |
logits মাত্রা | স্কেলার, লগিটের মাত্রা, আংশিক লগিট আকৃতির জন্য ব্যবহার করা হবে। |
রিটার্নস
- BoostedTreesPredict এর একটি নতুন উদাহরণ