QuantileRegressionTree クラス

定義

名前空間:

Microsoft.ML.Trainers.FastTree

アセンブリ:

Microsoft.ML.FastTree.dll

パッケージ:

Microsoft.ML.FastTree v3.0.1

's 属性をユーザーに Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalQuantileRegressionTree公開するためのコンテナー クラス。 このクラスは変更不可であるため、多くの読み取り専用メンバーが含まれています。 継承されたRegressionTreeBase内容に加えて、leafIndex 番目のリーフとそのGetLeafSampleWeightsAt(Int32)重みに分類される (サブサンプリングされた) トレーニング ラベルを追加GetLeafSamplesAt(Int32)して公開します。

public sealed class QuantileRegressionTree : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RegressionTreeBase

type QuantileRegressionTree = class
    inherit RegressionTreeBase

Public NotInheritable Class QuantileRegressionTree
Inherits RegressionTreeBase

継承

Object

RegressionTreeBase

QuantileRegressionTree

プロパティ

CategoricalSplitFlags	分割関数の種類を決定します。 [i] が true の場合 CategoricalSplitFlags、i 番目のノードはカテゴリ分割関数を使用します。 それ以外の場合は、従来の数値分割が使用されます。 (継承元 RegressionTreeBase)
LeafValues	LeafValues[i] は i 番目のリーフで学習された値です。 (継承元 RegressionTreeBase)
LeftChild	LeftChild[i] は、(1) [i] で NumericalSplitFeatureIndexesインデックス付けされた数値特徴がしきい値 NumericalSplitThresholds[i] 以下である場合、または (2) nodeIndex=i で返された値によって GetCategoricalCategoricalSplitFeatureRangeAt(Int32)インデックス付けされたカテゴリ特徴が nodeIndex=i のサブセットではない場合に使用される i 番目のノードの GetCategoricalSplitFeaturesAt(Int32) 子インデックスです。 ケース (1) は 、[i] が false の場合 CategoricalSplitFlagsにのみ発生し、それ以外の場合は (2) が発生します。 負以外の戻り値は、ノード (つまり、リーフではない) を意味します。たとえば、2 は基になる Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RegressionTreeBase._treeノードの 3 番目のノードを意味します。 負の戻り値はリーフを意味します。たとえば、-1 は基になる Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RegressionTreeBase._tree(-1) 番目のリーフを表~します。 C# のビットごとの補数演算子であることに ~ 注意してください。詳細については、次を参照してください https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/csharp/language-reference/operators/bitwise-complement-operator。 (継承元 RegressionTreeBase)
NumberOfLeaves	ツリー内の葉の数。 NumberOfLeaves非リーフ ノードは考慮されないことに注意してください。 (継承元 RegressionTreeBase)
NumberOfNodes	ツリー内のノードの数。 これには葉は含まれません。 たとえば、node0-node1、node0-leaf3>、node1-leaf1>、node1-leaf2>> のツリーはNumberOfLeaves、NumberOfNodesそれぞれ 2 と 3 である必要があります。 (継承元 RegressionTreeBase)
NumericalSplitFeatureIndexes	NumericalSplitFeatureIndexes[i] は、i 番目のノードの分割関数を使用する特徴インデックスです。 この値は、[i] が false の場合 CategoricalSplitFlagsにのみ有効です。 (継承元 RegressionTreeBase)
NumericalSplitThresholds	NumericalSplitThresholds[i] は [i] によって NumericalSplitFeatureIndexesインデックス付けされた機能のしきい値です。ここで、i は i 番目のノードのインデックスです (たとえば、i は 2 番目のノードの Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RegressionTreeBase._tree場合は 1 です)。 (継承元 RegressionTreeBase)
RightChild	RightChild[i] は、''s document' に記載されている 2 つの条件 (1) と (2) が true でない場合に LeftChild使用される i 番目のノードの子インデックスです。 その戻り値は、で使用される形式に LeftChild従います。 (継承元 RegressionTreeBase)
SplitGains	ノードでデータを分割することによって得られるゲイン。 その i 番目の値は、i 番目のノードでの分割から計算されます。 (継承元 RegressionTreeBase)

メソッド

GetCategoricalCategoricalSplitFeatureRangeAt(Int32)	nodeIndex によってインデックス付けされたノードで使用されるカテゴリのしきい値の範囲を返します。 nodeIndex によってインデックス付けされたノードでのカテゴリ分割では、一度に複数の連続する入力機能を考慮できます。それらの範囲は で指定されます GetCategoricalCategoricalSplitFeatureRangeAt(Int32)。 戻り値は常に 2 要素配列です。その 1 番目の要素は開始インデックスであり、2 番目の要素はフィーチャ セグメントの終了インデックスです。 戻り値は、[nodeIndex] が true の場合 CategoricalSplitFlagsにのみ有効です。 (継承元 RegressionTreeBase)
GetCategoricalSplitFeaturesAt(Int32)	nodeIndex によってインデックス付けされたノードで使用されるカテゴリのしきい値を返します。 考慮された入力機能が返された GetCategoricalSplitFeaturesAt(Int32)値と一致しない場合は、しきい値未満のイベントと呼ばれるため LeftChild、[nodeIndex] は入力が次に行く子ノードです。 戻り値は、[nodeIndex] が true の場合 CategoricalSplitFlagsにのみ有効です。 (継承元 RegressionTreeBase)
GetLeafSamplesAt(Int32)	指定したリーフに分類されるトレーニング ラベルを返します。
GetLeafSampleWeightsAt(Int32)	指定したリーフに分類されるトレーニング ラベルの重みを返します。 GetLeafSampleWeightsAt(Int32)同じ入力を使用する場合GetLeafSamplesAt(Int32)、この関数の i 番目の戻り値は、i 番目のラベルの重みになりますGetLeafSamplesAt(Int32)。