BoostedTreesUpdateEnsemble

kelas akhir publik BoostedTreesUpdateEnsemble

Memperbarui ansambel pohon dengan menambahkan lapisan ke pohon terakhir yang sedang ditanam

atau dengan memulai pohon baru.

Metode Publik

BoostedTreesUpdateEnsemble statis

buat ( Lingkup lingkup, Operand <?> treeEnsembleHandle, Operand <Integer> featureIds, Iterable< Operand <Integer>> nodeIds, Iterable< Operand <Float>> keuntungan, Iterable< Operand <Integer>> ambang batas, Iterable< Operand <Float> > leftNodeContribs, Iterable< Operand <Float>> rightNodeContribs, Operand <Integer> maxDepth, Operand <Float> learningRate, Long PruningMode) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi BoostedTreesUpdateEnsemble baru.

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Mengembalikan Operation yang mendasarinya
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Metode Publik

public static BoostedTreesUpdateEnsemble buat ( Scope scope, Operand <?> treeEnsembleHandle, Operand <Integer> featureIds, Iterable< Operand <Integer>> nodeIds, Iterable< Operand <Float>> gain, Iterable< Operand <Integer>> ambang batas, Iterable< Operand <Float>> leftNodeContribs, Iterable< Operand <Float>> rightNodeContribs, Operand <Integer> maxDepth, Operand <Float> learningRate, Long PruningMode)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi BoostedTreesUpdateEnsemble baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
treeEnsembleHandle	Menangani variabel ansambel.
featureId	Beri peringkat 1 tensor dengan id untuk setiap fitur. Ini adalah id sebenarnya dari fitur yang akan digunakan dalam pemisahan.
nodeId	Daftar tensor peringkat 1 yang mewakili node yang fitur ini dipisahkan.
keuntungan	Daftar tensor peringkat 1 yang mewakili perolehan setiap pemisahan fitur.
ambang batas	Daftar tensor peringkat 1 yang mewakili batas untuk setiap pemisahan fitur.
leftNodeContribs	Daftar tensor peringkat 2 dengan kontribusi daun kiri untuk setiap pemisahan fitur. Akan ditambahkan ke nilai node sebelumnya untuk membentuk nilai node kiri.
kananNodeContribs	Daftar tensor peringkat 2 dengan kontribusi daun kanan untuk setiap pemisahan fitur. Akan ditambahkan ke nilai node sebelumnya untuk membentuk nilai node yang tepat.
kedalaman maksimal	Kedalaman maksimum pohon yang akan dibangun.
Tingkat pembelajaran	konstanta penyusutan untuk setiap pohon baru.
Mode pemangkasan	0-Tanpa pemangkasan, 1-Pra-pemangkasan, 2-Pasca-pemangkasan.

Kembali

• contoh baru dari BoostedTreesUpdateEnsemble