각 기능에 대한 이득을 계산하고 각 노드에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. 그러나 분할이 발견되지 않으면 해당 노드에 대한 분할 정보가 반환되지 않습니다.
분할 정보는 각 기능에 대한 노드당 최상의 임계값(버킷 ID), 이득 및 왼쪽/오른쪽 노드 기여도입니다.
각 기능에서 모든 노드를 분할할 수는 없을 수도 있습니다. 따라서 가능한 노드 목록은 기능마다 다를 수 있습니다. 따라서 이 기능을 사용하여 분할할 수 있는 노드 목록이 포함된 각 기능에 대해 'node_ids_list'를 반환합니다.
이러한 방식으로 출력은 기능별 및 노드별로 최상의 분할이므로 나중에 결합하여 (가능한 모든 기능 중에서) 각 노드에 대해 최상의 분할을 생성해야 합니다.
출력 형태는 모든 텐서의 첫 번째 차원이 동일하고 각 기능에 대해 가능한 분할 노드 수와 동일한 방식으로 호환됩니다.
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 정적 BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | create ( Scope 범위, Operand < TInt32 > nodeIdRange, Iterable< Operand < TFloat32 >> statsSummariesList, Operand < TString > SplitTypes, Operand < TInt32 > CandidateFeatureIds, Operand < TFloat32 > l1, Operand < TFloat32 > l2, Operand < TFloat32 > treeComplexity, 피연산자 < TFloat32 > minNodeWeight, Long logitsDimension) 새로운 BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다. |
| 출력 < TInt32 > | 기능크기 () 기능이 다차원인 경우 특정 노드에 대해 분할할 각 기능에 대한 최상의 기능 차원을 나타내는 순위 1 텐서. |
| 출력 < TInt32 > | 기능 ID () 각 노드에 대한 최상의 기능 ID를 나타내는 순위 1 텐서. |
| 출력 < TFloat32 > | 이득 () 특정 노드에 대해 분할할 각 기능의 최고 이득을 나타내는 순위 1 텐서. |
| 출력 < TFloat32 > | leftNodeContribs () 상위 노드(출력 node_ids_list의 텐서 요소에 의해 제공됨)에서 각 기능에 대해 지정된 임계값만큼 왼쪽 방향으로 분기할 때 왼쪽 노드의 기여도를 나타내는 순위 2 텐서입니다. |
| 출력 < TInt32 > | 노드 ID () 각 기능에 대해 가능한 분할 노드 ID를 나타내는 순위 1 텐서. |
| 출력 < TFloat32 > | rightNodeContribs () left_node_contribs_list와 동일한 모양/조건을 갖는 순위 2 텐서이지만 값은 오른쪽 노드에 대한 것입니다. |
| 출력 < TString > | SplitWithDefaultDirections () 데이터가 누락된 경우 이동할 방향을 나타내는 순위 1 텐서. |
| 출력 < TInt32 > | 임계값 () 각 노드의 분할을 위해 (임계값으로) 비교할 버킷 ID를 나타내는 순위 1 텐서. |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
공개 방법
public static BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 create ( Scope 범위, Operand < TInt32 > nodeIdRange, Iterable< Operand < TFloat32 >> statsSummariesList, Operand < TString > SplitTypes, Operand < TInt32 > CandidateFeatureIds, Operand < TFloat32 > l1, Operand < TFloat32 > l2, Operand < TFloat32 > treeComplexity, 피연산자 < TFloat32 > minNodeWeight, Long logitsDimension)
새로운 BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| nodeIdRange | `stats_summary_list` 내에서 처리할 노드 ID의 범위[첫 번째, 마지막)를 지정하는 순위 1 텐서(모양=[2]). 노드는 'for node_id in range(node_id_range[0], node_id_range[1])'처럼 텐서에 의해 지정된 두 노드 사이에서 반복됩니다(마지막 인덱스 node_id_range[1]은 제외됩니다). |
| 통계요약목록 | 각 기능에 대한 노드별, 차원별, 버킷별 누적 통계 요약(그라디언트/헤시안)을 위한 순위 4 텐서(#shape=[max_splits, feature_dims, bucket, stats_dims]) 목록입니다. 텐서의 첫 번째 차원은 최대 분할 수이므로 모든 요소가 사용되지는 않지만 node_ids에 지정된 인덱스만 사용됩니다. |
| 분할 유형 | 이 작업이 불평등 분할을 수행해야 하는지 또는 특성당 균등 분할을 수행해야 하는지를 나타내는 순위 1 텐서입니다. |
| 후보 기능 ID | 각 기능에 대한 ID가 있는 1순위 텐서입니다. 이는 기능의 실제 ID입니다. |
| l1 | l1 인스턴스 기반 리프 가중치에 대한 정규화 인자. |
| l2 | l2 인스턴스 기반 리프 가중치에 대한 정규화 인자입니다. |
| 트리복잡성 | 리프별로 이득을 조정합니다. |
| minNodeWeight | 노드 분할을 고려하기 전에 노드에 있는 헤센의 최소 평균입니다. |
| 로지트차원 | 로짓의 차원, 즉 클래스 수. |
보고
- BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2의 새로운 인스턴스
공개 출력 < TInt32 > featureDimensions ()
기능이 다차원인 경우 특정 노드에 대해 분할할 각 기능에 대한 최상의 기능 차원을 나타내는 순위 1 텐서. 모양이나 크기와 같은 세부정보는 위를 참조하세요.
공개 출력 < TFloat32 > leftNodeContribs ()
상위 노드(출력 node_ids_list의 텐서 요소에 의해 제공됨)에서 각 기능에 대해 지정된 임계값만큼 왼쪽 방향으로 분기할 때 왼쪽 노드의 기여도를 나타내는 순위 2 텐서입니다. 이 값은 부모 노드 값에 더해 왼쪽 노드 값을 만드는 데 사용됩니다. 두 번째 차원 크기는 1차원 로짓의 경우 1이지만 다중 클래스 문제의 경우 더 커집니다. 모양이나 크기와 같은 세부정보는 위를 참조하세요.
공개 출력 <TInt32> nodeIds ()
각 기능에 대해 가능한 분할 노드 ID를 나타내는 순위 1 텐서. 목록의 길이는 num_features이지만 각 기능은 서로 다른 가능한 노드를 제공하므로 각 텐서는 크기가 다릅니다. 모양이나 크기와 같은 세부정보는 위를 참조하세요.
공개 출력 < TFloat32 > rightNodeContribs ()
left_node_contribs_list와 동일한 모양/조건을 갖는 순위 2 텐서이지만 값은 오른쪽 노드에 대한 것입니다.
공개 출력 < TString > SplitWithDefaultDirections ()
데이터가 누락된 경우 이동할 방향을 나타내는 순위 1 텐서. 모양이나 크기와 같은 세부정보는 위를 참조하세요. 기본 왼쪽과의 부등식은 0을 반환하고, 기본 오른쪽과의 부등식은 1을 반환하며, 기본 오른쪽과의 동일성은 2를 반환합니다.