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 atravessa as árvores começando da id da árvore em cache e da id do nó em cache e calcula as atualizações a serem enviadas para o cache.
Métodos Públicos
static BoostedTreesTrainingPredict | |
Saída <Integer> | nodeIds () Tensor de Rank 1 contendo novos ids de nó nos novos tree_ids. |
Resultado <Float> | parcialLogits () Tensor de Rank 2 contendo atualização de logits (com relação aos valores armazenados em cache) para cada exemplo. |
Saída <Integer> | treeIds () Tensor de Rank 1 contendo novos ids de árvore para cada exemplo. |
Métodos herdados
Métodos Públicos
public static BoostedTreesTrainingPredict criar ( Scope escopo, Operando <?> treeEnsembleHandle, Operando <inteiro> cachedTreeIds, Operando <inteiro> cachedNodeIds, Iterable < Operando <inteiro >> bucketizedFeatures, Long logitsDimension)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação BoostedTreesTrainingPredict.
Parâmetros
alcance | escopo atual |
---|---|
cachedTreeIds | Tensor de Rank 1 contendo ids de árvore em cache que é a árvore inicial de previsão. |
cachedNodeIds | Tensor de Rank 1 contendo o ID do nó em cache, que é o nó inicial de predição. |
bucketizedFeatures | Uma lista de tensores de classificação 1 contendo a id do intervalo para cada recurso. |
logitsDimension | escalar, dimensão dos logits, a ser usado para a forma de logits parciais. |
Devoluções
- uma nova instância de BoostedTreesTrainingPredict
public Output <Float> partialLogits ()
Tensor de Rank 2 contendo atualização de logits (com relação aos valores armazenados em cache) para cada exemplo.