Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e
calcula a atualização para logits em cache. Ele é projetado para ser usado durante o treinamento. Ele percorre as árvores a partir do ID da árvore em cache e do ID do nó em cache e calcula as atualizações a serem enviadas para o cache.
Métodos públicos
static BoostedTreesTrainingPredict | |
Saída <Inteiro> | nodeIds () Rank 1 Tensor contendo novos IDs de nós no novo tree_ids. |
Saída <Float> | parcialLogits () Rank 2 Tensor contendo atualização de logits (em relação aos valores armazenados em cache) para cada exemplo. |
Saída <Inteiro> | treeIds () Rank 1 Tensor contendo novos IDs de árvore para cada exemplo. |
Métodos Herdados
Métodos públicos
public static BoostedTreesTrainingPredict create ( Escopo do escopo, Operando <?> treeEnsembleHandle, Operando <Integer> cachedTreeIds, Operando <Integer> cachedNodeIds, Iterable< Operando <Integer>> bucketizedFeatures, Long logitsDimension)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação BoostedTreesTrainingPredict.
Parâmetros
alcance | escopo atual |
---|---|
cachedTreeIds | Rank 1 Tensor contendo ids de árvore em cache que é a árvore inicial de previsão. |
cachedNodeIds | Rank 1 Tensor contendo o ID do nó em cache que é o nó inicial da previsão. |
Recursos em bucket | Uma lista de tensores de classificação 1 contendo o ID do bucket para cada recurso. |
logitsDimension | escalar, dimensão dos logits, a ser utilizado para a forma dos logits parciais. |
Devoluções
- uma nova instância de BoostedTreesTrainingPredict
Public Output <Float> parcialLogits ()
Rank 2 Tensor contendo atualização de logits (em relação aos valores armazenados em cache) para cada exemplo.