PretrainedTreeFeaturizationEstimator Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers.FastTree

Assembly:

Microsoft.ML.FastTree.dll

Pacote:

Microsoft.ML.FastTree v2.0.0

Um IEstimator<TTransformer> que contém um pré-treinado TreeEnsembleModelParameters e sua chamada Fit(IDataView) produz um featurizer com base no modelo pré-treinado.

public sealed class PretrainedTreeFeaturizationEstimator : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase

type PretrainedTreeFeaturizationEstimator = class
    inherit TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase

Public NotInheritable Class PretrainedTreeFeaturizationEstimator
Inherits TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase

Herança

Object

TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase

PretrainedTreeFeaturizationEstimator

Comentários

Colunas de entrada e saída

Os dados da coluna do rótulo de entrada devem serSingle. Os dados da coluna de recursos de entrada devem ser um vetor de tamanho conhecido.Single

Esse avaliador gera as seguintes colunas:

Nome da Coluna de Saída	Tipo de coluna	Descrição
Trees	Vetor deSingle	Os valores de saída de todas as árvores.
Leaves	Vetor de Single	As IDs de todas as folhas em que o vetor de recurso de entrada se enquadra.
Paths	Vetor de Single	Os caminhos pelos qual o vetor de recurso de entrada passou para alcançar as folhas.

Essas colunas de saída são opcionais e o usuário pode alterar seus nomes. Defina os nomes das colunas ignoradas como nulos para que elas não sejam produzidas.

Detalhes da Previsão

Esse avaliador produz várias colunas de saída de um modelo de conjunto de árvores. Suponha que o modelo contenha apenas uma árvore de decisão:

               Node 0
               /    \
             /        \
           /            \
         /                \
       Node 1            Node 2
       /    \            /    \
     /        \        /        \
   /            \     Leaf -3  Node 3
  Leaf -1      Leaf -2         /    \
                             /        \
                            Leaf -4  Leaf -5

Suponha que o vetor de recurso de entrada se enquadra em Leaf -1. A saída Trees pode ser um vetor de 1 elemento em que o único valor é o valor de decisão transportado por Leaf -1. A saída Leaves é um vetor de 0 a 1. Se a folha atingida for a folha $i$-th (indexada por $-(i+1)$ para que a primeira folha seja Leaf -1) folha na árvore, o valor $i$-th em Leaves seria 1 e todos os outros valores seriam 0. A saída Paths é uma representação de 0 a 1 dos nós passados antes de atingir a folha. O elemento $i$-th em Paths indica se o nó $i $-th (indexado por $i$) é tocado. Por exemplo, atingindo Leaf -1 o valor de $[1, 1, 0, 0]$ como o Paths. Se houver várias árvores, esse avaliador concatena TreesLeavesPathsapenas as de todas as árvores (as informações da primeira árvore vêm primeiro nos vetores concatenados).

Verifique a seção Consulte também para obter links para exemplos de uso.

Métodos

Fit(IDataView)	Produza um TreeEnsembleModelParameters que mapeia a coluna chamada InputColumnName em input para três colunas de saída. (Herdado de TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase)
GetOutputSchema(SchemaShape)	PretrainedTreeFeaturizationEstimator adiciona três colunas de vetor float em inputSchema. Dada uma coluna de vetor de recurso, as colunas adicionadas são os valores de previsão de todas as árvores, as IDs folha nas quais o vetor de recurso se enquadra e os caminhos para essas folhas. (Herdado de TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase)

Métodos de Extensão

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os avaliadores downstream sejam treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes de treinadores que recebem várias passagens de dados.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado quando Fit(IDataView) for chamado. Geralmente, é importante que um avaliador retorne informações sobre o que era adequado, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> geralmente são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário criar uma cadeia de avaliadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o avaliador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nessa cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que fit for chamado.

Confira também

• FeaturizeByPretrainTreeEnsemble(TransformsCatalog, PretrainedTreeFeaturizationEstimator+Options)