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RegressionTreeBase Clase

Definición

Una clase base de contenedor para exponer los Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalRegressionTreeatributos y Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalQuantileRegressionTreede los usuarios. Esta clase no debe ser mutable, por lo que contiene muchos miembros de solo lectura.

public abstract class RegressionTreeBase
type RegressionTreeBase = class
Public MustInherit Class RegressionTreeBase
Herencia
RegressionTreeBase
Derivado

Propiedades

CategoricalSplitFlags

Determine los tipos de función de división. Si CategoricalSplitFlags[i] es true, el nodo i-th usa la función de división categórica. De lo contrario, se usa la división numérica tradicional.

LeafValues

LeafValues[i] es el valor aprendido en la hoja i-ésima.

LeftChild

LeftChild[i] es el índice secundario del nodo i que se usa cuando (1) la característica numérica indizada por NumericalSplitFeatureIndexes[i] es menor o igual que el umbral NumericalSplitThresholds[i] o (2) las características categóricas indizada por GetCategoricalCategoricalSplitFeatureRangeAt(Int32)'s returned value with nodeIndex=i is NOT a sub-set of GetCategoricalSplitFeaturesAt(Int32) with nodeIndex=i. Tenga en cuenta que el caso (1) solo se produce cuando CategoricalSplitFlags[i] es false y de lo contrario (2) se produce. Un valor devuelto no negativo significa un nodo (es decir, no una hoja); por ejemplo, 2 significa el tercer nodo del subyacente Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RegressionTreeBase._tree. Un valor devuelto negativo significa una hoja; por ejemplo, -1 representa la ~hoja (-1)-ésima en el subyacente Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RegressionTreeBase._tree. Tenga en cuenta que ~ es el operador de complemento bit a bit en C#; para obtener más información, vea https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/csharp/language-reference/operators/bitwise-complement-operator.

NumberOfLeaves

Número de hojas del árbol. Tenga en cuenta que NumberOfLeaves no tiene en cuenta los nodos no hoja.

NumberOfNodes

Número de nodos del árbol. Esto no incluye hojas. Por ejemplo, un árbol con node0-node1>, node0-leaf3>, node1-leaf1>, node1-leaf2>NumberOfNodes y NumberOfLeaves debe ser 2 y 3, respectivamente.

NumericalSplitFeatureIndexes

NumericalSplitFeatureIndexes[i] es el índice de características que usa la función de división del nodo i-th. Este valor solo es válido si CategoricalSplitFlags[i] es false.

NumericalSplitThresholds

NumericalSplitThresholds[i] es el umbral de la característica indizada por NumericalSplitFeatureIndexes[i], donde i es el índice del nodo i-th (por ejemplo, i es 1 para el segundo nodo en Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RegressionTreeBase._tree).

RightChild

RightChild[i] es el índice secundario del nodo i que se usa cuando las dos condiciones, (1) y (2), que se describen en LeftChildel documento del nodo no son true. Su valor devuelto sigue el formato usado en LeftChild.

SplitGains

Las ganancias obtenidas mediante la división de datos en los nodos. Su valor i-th se calcula de a la división en el nodo i-th.

Métodos

GetCategoricalCategoricalSplitFeatureRangeAt(Int32)

Devuelve el intervalo de umbrales de categorías utilizado en el nodo indexado por nodeIndex. Una división categórica en el nodo indizado por nodeIndex puede considerar varias características de entrada consecutivas a la vez; su intervalo se especifica mediante GetCategoricalCategoricalSplitFeatureRangeAt(Int32). El valor devuelto siempre es una matriz de 2 elementos; su primer elemento es el índice inicial y su segundo elemento es el índice endining de un segmento de características. El valor devuelto solo es válido si CategoricalSplitFlags[nodeIndex] es true.

GetCategoricalSplitFeaturesAt(Int32)

Devuelve umbrales de categorías usados en el nodo indizado por nodeIndex. Si la característica de entrada considerada no coincide con ninguno de los valores devueltos por GetCategoricalSplitFeaturesAt(Int32), lo llamamos un evento menor que umbral y, por lo tanto, LeftChild[nodeIndex] es el nodo secundario que la entrada debe ir a continuación. El valor devuelto solo es válido si CategoricalSplitFlags[nodeIndex] es true.

Se aplica a