FastTreeBinaryModelParameters Classe

Definizione

Spazio dei nomi:

Microsoft.ML.Trainers.FastTree

Assembly:

Microsoft.ML.FastTree.dll

Pacchetto:

Microsoft.ML.FastTree v2.0.0

Parametri del modello per FastTreeBinaryTrainer.

public sealed class FastTreeBinaryModelParameters : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTree

type FastTreeBinaryModelParameters = class
    inherit TreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTree

Public NotInheritable Class FastTreeBinaryModelParameters
Inherits TreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTree

Ereditarietà

Object

ModelParametersBase<Single>

TreeEnsembleModelParameters

TreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTree

FastTreeBinaryModelParameters

Proprietà

TrainedTreeEnsemble

Insieme di alberi esposti agli utenti. È un wrapper nell'oggetto internalMicrosoft.ML.Trainers.FastTree.InternalTreeEnsemble in TreeEnsemble<T>. (Ereditato da TreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTree)

Metodi

GetFeatureWeights(VBuffer<Single>)

Ottenere i miglioramenti cumulativi della divisione per ogni funzionalità in tutti gli alberi. (Ereditato da TreeEnsembleModelParameters)

Implementazioni dell'interfaccia esplicita

ICalculateFeatureContribution.FeatureContributionCalculator

Usato per determinare il contributo di ogni funzionalità al punteggio di un esempio da FeatureContributionCalculatingTransformer. Il calcolo del contributo di funzionalità consiste essenzialmente nel determinare quali divisioni nell'albero hanno l'impatto maggiore sul punteggio finale e assegnare il valore dell'impatto alle funzionalità che determinano la divisione. Più precisamente, il contributo di una funzionalità è uguale alla modifica del punteggio prodotto esplorando il sottoalbero opposto ogni volta che viene rilevato un nodo decisionale per la funzionalità specificata. Si consideri un caso semplice con un singolo albero delle decisioni con un nodo decisionale per la funzionalità binaria F1. Dato un esempio con la caratteristica F1 uguale a true, è possibile calcolare il punteggio ottenuto se si scegliesse il sottoalbero corrispondente alla funzionalità F1 uguale a false mantenendo le altre funzionalità costanti. Il contributo della caratteristica F1 per l'esempio specificato è la differenza tra il punteggio originale e il punteggio ottenuto prendendo la decisione opposta nel nodo corrispondente alla caratteristica F1. Questo algoritmo si estende naturalmente ai modelli con molti alberi delle decisioni. (Ereditato da TreeEnsembleModelParameters)

ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)

Parametri del modello per FastTreeBinaryTrainer. (Ereditato da ModelParametersBase<TOutput>)