Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng đó.
Thông tin phân chia là ngưỡng tốt nhất (id nhóm), mức tăng và đóng góp của nút trái/phải trên mỗi nút cho từng tính năng.
Có thể không phải tất cả các nút đều có thể được phân chia trên mỗi tính năng. Do đó, danh sách các nút có thể có có thể khác nhau giữa các tính năng. Do đó, chúng tôi trả về `node_ids_list` cho mỗi tính năng, chứa danh sách các nút mà tính năng này có thể được sử dụng để phân tách.
Theo cách này, đầu ra là sự phân chia tốt nhất cho mỗi tính năng và trên mỗi nút, do đó nó cần được kết hợp sau này để tạo ra sự phân chia tốt nhất cho mỗi nút (trong số tất cả các tính năng có thể có).
Các hình dạng đầu ra tương thích theo cách mà chiều thứ nhất của tất cả các tensor đều giống nhau và bằng số lượng nút phân chia có thể có cho mỗi tính năng.
Các lớp lồng nhau
| lớp học | BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | Các thuộc tính tùy chọn cho BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | |
Phương pháp công khai
| tĩnh BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <Số nguyên> nútIdRange, Toán hạng <Số nguyên> statsSummaryIndices, Toán hạng <Float> statsSummaryValues, Toán hạng <Integer> statsSummaryShape, Toán hạng <Float> l1, Toán hạng <Float> l2, Toán hạng <Float> treeComplexity, Toán hạng <Float> > tùy chọn minNodeWeight, Long logitsDimension, Options... Phương thức ban đầu để tạo một lớp bao gồm thao tác BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit mới. |
| Đầu ra <Số nguyên> | tính năngKích thước () Tenxor Hạng 1 biểu thị thứ nguyên tính năng tốt nhất cho từng tính năng được phân chia cho mỗi nút. |
| Đầu ra <Float> | lợi nhuận () Tenxor Hạng 1 biểu thị mức tăng tốt nhất để phân chia từng nút. |
| Đầu ra <Float> | leftNodeContrib () Tenxor Hạng 2 biểu thị sự đóng góp của các nút bên trái khi phân nhánh từ các nút cha sang hướng trái theo ngưỡng nhất định cho từng tính năng. |
| Đầu ra <Số nguyên> | nútId () Tenxor Hạng 1 cho biết các id nút có thể được phân chia. |
| Đầu ra <Float> | rightNodeContribs () Một tenxơ Hạng 2, có hình dạng/điều kiện giống như left_node_contribs_list, nhưng chỉ có giá trị đó dành cho nút bên phải. |
| tĩnh BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | kiểu chia tách (kiểu chia chuỗi) |
| Đầu ra <Chuỗi> | chiaWithDefaultDirections () Tenxor Hạng 1 cho biết hướng nào sẽ đi nếu thiếu dữ liệu. |
| Đầu ra <Số nguyên> | ngưỡng () Tenxor Hạng 1 cho biết id nhóm để so sánh với (dưới dạng ngưỡng) để phân chia trong mỗi nút. |
Phương pháp kế thừa
Phương pháp công khai
public static BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit tạo ( Phạm vi phạm vi , Toán hạng <Integer> nodeIdRange, Toán hạng <Số nguyên> statsSummaryIndices, Toán hạng <Float> statsSummaryValues, Toán hạng <Integer> statsSummaryShape, Toán hạng <Float> l1, Toán hạng <Float> l2, Toán hạng <Float> treeComplexity, Toán hạng <Float> minNodeWeight, Long logitsDimension, Options... tùy chọn)
Phương thức ban đầu để tạo một lớp bao gồm thao tác BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| nútIdRange | Một tensor Hạng 1 (shape=[2]) để chỉ định phạm vi [đầu tiên, cuối cùng) của id nút cần xử lý trong `stats_summary_list`. Các nút được lặp lại giữa hai nút được chỉ định bởi tensor, giống như `for node_id in range(node_id_range[0], node_id_range[1])` (Lưu ý rằng chỉ mục cuối cùng node_id_range[1] là độc quyền). |
| số liệu thống kêTóm tắtChỉ số | Tenor int64 Hạng 2 có hình dạng dày đặc [N, 4] (N chỉ định số giá trị khác 0) cho tóm tắt số liệu thống kê tích lũy (độ dốc/hessian) trên mỗi nút trên mỗi nhóm cho mỗi tính năng. Thứ nguyên thứ hai chứa id nút, thứ nguyên tính năng, id nhóm và số liệu thống kê mờ. stats dim là tổng của kích thước logit và kích thước hessian, kích thước hessian có thể là kích thước logits nếu sử dụng hessian chéo hoặc kích thước logits^2 nếu sử dụng hessian đầy đủ. |
| số liệu thống kêTóm tắtGiá trị | Một tenxơ float Hạng 1 có hình dạng dày đặc [N] (N chỉ định số lượng giá trị khác 0), cung cấp các giá trị cho từng phần tử trong summary_indices. |
| số liệu thống kêTóm tắtHình dạng | Một tenxơ nổi Hạng 1 có hình dạng dày đặc [4], chỉ định hình dạng dày đặc của tenxơ thưa, đó là [num nút cây, kích thước đặc trưng, num xô, số liệu thống kê mờ]. |
| l1 | l1 hệ số chính quy hóa trên trọng số của lá, dựa trên từng trường hợp. |
| l2 | l2 hệ số chính quy hóa trên trọng số của lá, dựa trên từng trường hợp. |
| câyĐộ phức tạp | điều chỉnh mức tăng, dựa trên mỗi lá. |
| phútNodeWeight | mức trung bình tối thiểu của số hessians trong một nút trước khi được yêu cầu để nút đó được xem xét phân tách. |
| logitsKích thước | Thứ nguyên của logit, tức là số lượng lớp. |
| tùy chọn | mang các giá trị thuộc tính tùy chọn |
Trả lại
- một phiên bản mới của BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit
public Output <Integer> featureDimensions ()
Tenxor Hạng 1 biểu thị thứ nguyên tính năng tốt nhất cho từng tính năng được phân chia cho mỗi nút.
Đầu ra công khai <Float> leftNodeContribs ()
Tenxor Hạng 2 biểu thị sự đóng góp của các nút bên trái khi phân nhánh từ các nút cha sang hướng trái theo ngưỡng nhất định cho từng tính năng. Giá trị này sẽ được sử dụng để tạo giá trị nút bên trái bằng cách cộng vào giá trị nút cha. Kích thước chiều thứ hai là kích thước logits.
Đầu ra công khai <Float> rightNodeContribs ()
Một tenxơ Hạng 2, có hình dạng/điều kiện giống như left_node_contribs_list, nhưng chỉ có giá trị đó dành cho nút bên phải.
tĩnh công khai BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options SplitType (String SplitType)
Thông số
| loại phân chia | Một chuỗi cho biết liệu Op này có nên thực hiện phân chia bất đẳng thức hay phân chia đẳng thức hay không. |
|---|
Đầu ra công khai <String> SplitWithDefaultDirections ()
Tenxor Hạng 1 cho biết hướng nào sẽ đi nếu thiếu dữ liệu. Bất đẳng thức mặc định bên trái trả về 0, bất đẳng thức mặc định bên phải trả về 1, đẳng thức mặc định bên phải trả về 2.
Ngưỡng đầu ra công khai < Số nguyên> ()
Tenxor Hạng 1 cho biết id nhóm để so sánh với (dưới dạng ngưỡng) để phân chia trong mỗi nút.