TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Trainers.FastTree

어셈블리:

Microsoft.ML.FastTree.dll

패키지:

Microsoft.ML.FastTree v3.0.1

이 클래스는 , FastForestRegressionFeaturizationEstimatorFastForestBinaryFeaturizationEstimatorFastTreeRegressionFeaturizationEstimator및 PretrainedTreeFeaturizationEstimator와 같은 FastTreeBinaryFeaturizationEstimator모든 트리 기반 기능화기의 일반적인 동작을 캡슐화합니다. 모든 트리 기반 기능화기는 에서 계산한 것과 동일한 출력 스키마를 GetOutputSchema(SchemaShape)공유합니다. 모든 트리 기반 기능 변환기에는 입력 기능 열 이름과 모든 출력 열에 대한 접미사가 필요합니다. 에서 반환된 Fit(IDataView) 는 ITransformer 세 개의 열을 생성합니다. (1) 모든 트리의 예측 값, (2) 의 ID는 입력 기능 벡터가 떨어지는 것을 남기고, (3) 해당 대상 잎에 대한 경로를 인코딩하는 이진 벡터입니다.

public abstract class TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleFeaturizationTransformer>

type TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase = class
    interface IEstimator<TreeEnsembleFeaturizationTransformer>

Public MustInherit Class TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase
Implements IEstimator(Of TreeEnsembleFeaturizationTransformer)

상속

Object

TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase

파생

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastForestBinaryFeaturizationEstimator

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastForestRegressionFeaturizationEstimator

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeBinaryFeaturizationEstimator

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeRankingFeaturizationEstimator

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeRegressionFeaturizationEstimator

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTweedieFeaturizationEstimator

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.PretrainedTreeFeaturizationEstimator

구현

IEstimator<TreeEnsembleFeaturizationTransformer>

메서드

Fit(IDataView)	TreeEnsembleModelParameters 에서 호출 InputColumnName 된 열을 세 개의 출력 열에 input 매핑하는 을 생성합니다.
GetOutputSchema(SchemaShape)	PretrainedTreeFeaturizationEstimator 는 3개의 부동 소수점 열을 에 inputSchema추가합니다. 기능 벡터 열이 지정된 경우 추가된 열은 모든 트리의 예측 값, 기능 벡터가 속하는 리프 ID 및 해당 리프에 대한 경로입니다.

확장 메서드

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	추정기 체인에 '캐싱 검사점'을 추가합니다. 이렇게 하면 다운스트림 예측 도구가 캐시된 데이터에 대해 학습됩니다. 여러 데이터 전달을 수행하는 트레이너 앞에 캐싱 검사점이 있으면 도움이 됩니다.
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	추정기가 지정된 경우 가 호출되면 Fit(IDataView) 대리자를 호출할 래핑 개체를 반환합니다. 예측 도구가 적합한 항목에 대한 정보를 반환하는 것이 중요하기 때문에 Fit(IDataView) 메서드는 일반 ITransformer가 아닌 특별히 형식화된 개체를 반환합니다. 그러나 동시에 IEstimator<TTransformer> 많은 개체가 있는 파이프라인으로 형성되는 경우가 많으므로 변환기를 가져오려는 추정기가 이 체인의 어딘가에 묻혀 있는 위치를 통해 EstimatorChain<TLastTransformer> 추정기 체인을 빌드해야 할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 fit이 호출되면 호출될 대리자를 이 메서드를 통해 연결할 수 있습니다.