QuantileRegressionTree Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers.FastTree

Assembly:

Microsoft.ML.FastTree.dll

Pacote:

Microsoft.ML.FastTree v2.0.0

Uma classe de contêiner para expor Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalQuantileRegressionTreeos atributos dos usuários. Essa classe não deve ser mutável, portanto, contém muitos membros somente leitura. Além das coisas herdadas, RegressionTreeBaseadicionamos GetLeafSamplesAt(Int32) e GetLeafSampleWeightsAt(Int32) expomos rótulos de treinamento (sub-amostrados) caindo na folha leafIndex-th e seus pesos.

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

type QuantileRegressionTree = class
    inherit RegressionTreeBase

Public NotInheritable Class QuantileRegressionTree
Inherits RegressionTreeBase

Herança

Object

RegressionTreeBase

QuantileRegressionTree

Propriedades

CategoricalSplitFlags	Determine os tipos de função de divisão. Se CategoricalSplitFlags[i] for true, o nó i-th usará a função de divisão categórica. Caso contrário, a divisão numérica tradicional é usada. (Herdado de RegressionTreeBase)
LeafValues	LeafValues[i] é o valor aprendido na folha i-th. (Herdado de RegressionTreeBase)
LeftChild	LeftChild[i] é o índice filho do nó i-th usado quando (1) o recurso numérico indexado por NumericalSplitFeatureIndexes[i] é menor ou igual ao limite NumericalSplitThresholds[i], ou (2) os recursos categóricos indexados pelo GetCategoricalCategoricalSplitFeatureRangeAt(Int32)valor retornado 's com nodeIndex=i não é um subconjunto com GetCategoricalSplitFeaturesAt(Int32) nodeIndex=i. Observe que o caso (1) ocorre somente quando CategoricalSplitFlags[i] é falso e, caso contrário (2) ocorre. Um valor retornado não negativo significa um nó (ou seja, não uma folha); por exemplo, 2 significa o terceiro nó no subjacente Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RegressionTreeBase._tree. Um valor retornado negativo significa uma folha; por exemplo, -1 significa a ~folha (-1)-th na parte subjacente Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RegressionTreeBase._tree. Observe que ~ é o operador de complemento bit a bit em C#; para obter detalhes, consulte https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/csharp/language-reference/operators/bitwise-complement-operator. (Herdado de RegressionTreeBase)
NumberOfLeaves	Número de folhas na árvore. Observe que NumberOfLeaves não leva em conta nós que não são folhas. (Herdado de RegressionTreeBase)
NumberOfNodes	Número de nós na árvore. Isso não inclui folhas. Por exemplo, uma árvore com node0-node1>, node0-leaf3>, node1-leaf1>, node1-leaf2>NumberOfNodes e NumberOfLeaves deve ser 2 e 3, respectivamente. (Herdado de RegressionTreeBase)
NumericalSplitFeatureIndexes	NumericalSplitFeatureIndexes[i] é o índice de recursos usado na função de divisão do nó i-th. Esse valor só será válido se CategoricalSplitFlags[i] for falso. (Herdado de RegressionTreeBase)
NumericalSplitThresholds	NumericalSplitThresholds[i] é o limite do recurso indexado por NumericalSplitFeatureIndexes[i], onde eu é o índice do nó i-th (por exemplo, eu é 1 para o segundo nó em Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RegressionTreeBase._tree). (Herdado de RegressionTreeBase)
RightChild	RightChild[i] é o índice filho do nó i-th usado quando as duas condições, (1) e (2), descritas no LeftChilddocumento não são verdadeiras. Seu valor retornado segue o formato usado em LeftChild. (Herdado de RegressionTreeBase)
SplitGains	Os ganhos obtidos pela divisão de dados em nós. Seu valor i-th é calculado de até a divisão no nó i-th. (Herdado de RegressionTreeBase)

Métodos

GetCategoricalCategoricalSplitFeatureRangeAt(Int32)	Retornar o intervalo de limites categóricos usado no nó indexado por nodeIndex. Uma divisão categórica no nó indexado por nodeIndex pode considerar vários recursos de entrada consecutivos ao mesmo tempo; seu intervalo é especificado por GetCategoricalCategoricalSplitFeatureRangeAt(Int32). O valor retornado é sempre uma matriz de dois elementos; seu primeiro elemento é o índice inicial e seu segundo elemento é o índice de endining de um segmento de recurso. O valor retornado será válido somente se CategoricalSplitFlags[nodeIndex] for verdadeiro. (Herdado de RegressionTreeBase)
GetCategoricalSplitFeaturesAt(Int32)	Retornar limites categóricos usados no nó indexado por nodeIndex. Se o recurso de entrada considerado NÃO corresponder a nenhum dos valores retornados, GetCategoricalSplitFeaturesAt(Int32)chamamos-o de um evento menor que o limite e, portanto, LeftChild[nodeIndex] é o nó filho pelo qual a entrada deve ir em seguida. O valor retornado será válido somente se CategoricalSplitFlags[nodeIndex] for verdadeiro. (Herdado de RegressionTreeBase)
GetLeafSamplesAt(Int32)	Retorne os rótulos de treinamento caindo na folha especificada.
GetLeafSampleWeightsAt(Int32)	Retorne os pesos para rótulos de treinamento caindo na folha especificada. Se GetLeafSamplesAt(Int32) e GetLeafSampleWeightsAt(Int32) usar a mesma entrada, o valor retornado da i-th dessa função é o peso do rótulo i-th em GetLeafSamplesAt(Int32).