TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase.OptionsBase Kelas
Definisi
Penting
Beberapa informasi terkait produk prarilis yang dapat diubah secara signifikan sebelum dirilis. Microsoft tidak memberikan jaminan, tersirat maupun tersurat, sehubungan dengan informasi yang diberikan di sini.
Opsi umum fiturisasi berbasis pohon seperti FastTreeBinaryFeaturizationEstimator, , FastForestBinaryFeaturizationEstimator, FastTreeRegressionFeaturizationEstimatorFastForestRegressionFeaturizationEstimator, dan PretrainedTreeFeaturizationEstimator.
public abstract class TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase.OptionsBasetype TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase.OptionsBase = classPublic MustInherit Class TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase.OptionsBase- Warisan
-
TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase.OptionsBase
- Turunan
Konstruktor
Bidang
| InputColumnName |
Nama kolom fitur di IDataView saat memanggil Fit(IDataView). Jenis kolom harus merupakan vektor dari Single. Kolom yang disebut InputColumnName akan dipetakan ke kolom yang disebut TreesColumnName, LeavesColumnName, dan PathsColumnName dalam output dan kelas turunannya TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase . Perhatikan bahwa Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase.FeatureColumnName tidak perlu sama dengan kolom fitur yang digunakan untuk melatih model pohon yang mendasar. |
| LeavesColumnName |
Pengodean 0-1 dari semua ID simpul daun. Jenisnya adalah vektor dari Single. Jika vektor fitur yang diberikan jatuh ke daun pertama pohon pertama, elemen pertama dalam pengodean 0-1 adalah 1.
Jika LeavesColumnName adalah |
| PathsColumnName |
Pengodean 0-1 dari jalur ke daun. Jika jalur ke daun pohon pertama adalah simpul 1 (simpul ke-2 di pohon pertama), simpul 3 (simpul ke-4 di pohon pertama), dan simpul 5 (simpul ke-6 di pohon pertama), elemen ke-2, ke-4, dan ke-6 dalam pengodean tersebut adalah 1.
Jika PathsColumnName adalah |
| TreesColumnName |
Nama kolom yang menyimpan nilai prediksi semua pohon. Jenisnya adalah vektor dan Single elemen vektor ke-i adalah nilai prediksi yang diprediksi oleh pohon i-th.
Jika TreesColumnName adalah |