BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2

публичный финальный класс BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2

Вычисляет выигрыш для каждого объекта и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для каждого узла. Однако если разделение не найдено, для этого узла не возвращается никакая информация о расщеплении.

Информация о разделении представляет собой лучший порог (идентификатор сегмента), приросты и вклады левого/правого узла на узел для каждого объекта.

Возможно, не все узлы можно разделить по каждому признаку. Следовательно, список возможных узлов может различаться в зависимости от объекта. Поэтому мы возвращаем node_ids_list для каждого объекта, содержащий список узлов, для разделения которых можно использовать этот объект.

Таким образом, выходные данные представляют собой наилучшее разделение по объектам и узлам, поэтому их необходимо объединить позже, чтобы получить наилучшее разделение для каждого узла (среди всех возможных функций).

Выходные формы совместимы таким образом, что первое измерение всех тензоров одинаково и равно количеству возможных узлов разделения для каждого объекта.

Константы

Нить OP_NAME Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Публичные методы

static BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2
create ( Область действия, Operand < TInt32 > nodeIdRange, Iterable< Operand < TFloat32 >> statsSummariesList, Operand < TString > SplitTypes, Operand < TInt32 > CandidateFeatureIds, Operand < TFloat32 > l1, Operand < TFloat32 > l2, Operand < TFloat32 > TreeComplexity, Операнд <TFloat32> minNodeWeight, Long logitsDimension)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2.
Вывод < TInt32 >
функцияРазмеры ()
Тензоры ранга 1, указывающие наилучшее измерение объекта для каждого объекта, который можно разделить на определенные узлы, если объект является многомерным.
Вывод < TInt32 >
идентификаторы функций ()
Тензоры ранга 1, указывающие лучший идентификатор функции для каждого узла.
Вывод <TFloat32>
прибыль ()
Тензор ранга 1, указывающий наилучший выигрыш для каждого признака для разделения на определенные узлы.
Вывод <TFloat32>
левыйNodeContribs ()
Тензоры ранга 2, указывающие вклад левых узлов при разветвлении от родительских узлов (задаваемых элементом тензора в выходном node_ids_list) влево по заданному порогу для каждого объекта.
Вывод < TInt32 >
идентификаторы узлов ()
Тензоры ранга 1, указывающие возможные идентификаторы узлов разделения для каждого объекта.
Вывод <TFloat32>
rightNodeContribs ()
Тензоры ранга 2 с той же формой/условиями, что и left_node_contribs_list, но значением является только правый узел.
Вывод < TString >
сплитвисдефолтдиректионс ()
Тензоры ранга 1, указывающие, в каком направлении двигаться, если данные отсутствуют.
Вывод < TInt32 >
пороги ()
Тензоры ранга 1, указывающие идентификатор сегмента для сравнения (в качестве порога) для разделения в каждом узле.

Унаследованные методы

org.tensorflow.op.RawOp
последнее логическое значение
равно (Объект obj)
окончательный интервал
Операция
оп ()
Верните эту единицу вычислений как одну Operation .
последняя строка
логическое значение
равно (Объект arg0)
последний класс<?>
получитьКласс ()
интервал
хэш-код ()
окончательная пустота
поставить в известность ()
окончательная пустота
уведомитьВсе ()
Нить
нанизывать ()
окончательная пустота
подождать (длинный arg0, int arg1)
окончательная пустота
подождите (длинный arg0)
окончательная пустота
ждать ()
org.tensorflow.op.Op
абстрактная среда выполнения
окружение ()
Верните среду выполнения, в которой была создана эта операция.
абстрактная операция
оп ()
Верните эту единицу вычислений как одну Operation .

Константы

общедоступная статическая финальная строка OP_NAME

Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Постоянное значение: «BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2».

Публичные методы

public static BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 create ( Область действия, Operand < TInt32 > nodeIdRange, Iterable < Operand < TFloat32 >> statsSummariesList, Operand < TString > SplitTypes, Operand < TInt32 > CanadianFeatureIds, Operand < TFloat32 > l1, Operand < TFloat32 > l2, Operand < TFloat32 > TreeComplexity, Операнд < TFloat32 > minNodeWeight, Long logitsDimension)

Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2.

Параметры
объем текущий объем
узелидранже Тензор ранга 1 (shape=[2]) для указания диапазона [первый, последний) идентификаторов узлов для обработки в `stats_summary_list`. Узлы перебираются между двумя узлами, указанными тензором, как например `for node_id в диапазоне(node_id_range[0], node_id_range[1])` (обратите внимание, что последний индекс node_id_range[1] является исключительным).
статистикаСводкаСписок Список тензоров ранга 4 (#shape=[max_splits, Feature_dims, Bucket, stats_dims]) для суммарной сводной статистики (градиент/гессиан) для каждого узла, для каждого измерения, для каждого сегмента для каждого объекта. Первое измерение тензора — это максимальное количество разбиений, поэтому будут использоваться не все его элементы, а только индексы, указанные node_ids.
сплиттипы Тензор ранга 1, указывающий, должна ли эта операция выполнять разделение по неравенству или разделение по равенству для каждого объекта.
кандидатFeatureIds Тензор ранга 1 с идентификаторами для каждого признака. Это настоящий идентификатор функции.
л1 Коэффициент регуляризации l1 для весов листьев, в зависимости от экземпляра.
л2 Коэффициент регуляризации l2 для весов листьев, в зависимости от экземпляра.
деревоСложность регулировка усиления на основе листа.
minNodeWeight минимальное среднее количество гессианов в узле, необходимое для того, чтобы узел можно было рассматривать для разделения.
логитыразмерность Размерность логита, т. е. количества классов.
Возврат
  • новый экземпляр BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2

публичный вывод <TInt32> FeatureDimensions ()

Тензоры ранга 1, указывающие наилучшее измерение объекта для каждого объекта, который можно разделить на определенные узлы, если объект является многомерным. Подробную информацию о формах и размерах см. выше.

публичный вывод <TInt32> FeatureIds ()

Тензоры ранга 1, указывающие лучший идентификатор функции для каждого узла. Подробную информацию о формах и размерах см. выше.

публичный вывод <TFloat32> прирост ()

Тензор ранга 1, указывающий наилучший выигрыш для каждого признака для разделения на определенные узлы. Подробную информацию о формах и размерах см. выше.

публичный вывод <TFloat32> leftNodeContribs ()

Тензоры ранга 2, указывающие вклад левых узлов при разветвлении от родительских узлов (задаваемых элементом тензора в выходном node_ids_list) влево по заданному порогу для каждого объекта. Это значение будет использоваться для создания значения левого узла путем добавления к значению родительского узла. Размер второго измерения равен 1 для одномерных логитов, но будет больше для задач с несколькими классами. Подробную информацию о формах и размерах см. выше.

публичный вывод <TInt32> nodeIds ()

Тензоры ранга 1, указывающие возможные идентификаторы узлов разделения для каждого объекта. Длина списка — num_features, но каждый тензор имеет разный размер, поскольку каждый объект предоставляет разные возможные узлы. Подробную информацию о формах и размерах см. выше.

публичный вывод <TFloat32> rightNodeContribs ()

Тензоры ранга 2 с той же формой/условиями, что и left_node_contribs_list, но значением является только правый узел.

публичный вывод < TString > SplitWithDefaultDirections ()

Тензоры ранга 1, указывающие, в каком направлении двигаться, если данные отсутствуют. Подробную информацию о формах и размерах см. выше. Неравенство с левым по умолчанию возвращает 0, неравенство с правым по умолчанию возвращает 1, равенство с правым по умолчанию возвращает 2.

общедоступный вывод <TInt32> пороги ()

Тензоры ранга 1, указывающие идентификатор сегмента для сравнения (в качестве порога) для разделения в каждом узле. Подробную информацию о формах и размерах см. выше.