RegressionTree Classe
Definição
Importante
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Uma classe de contêiner para expor Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalRegressionTreeos atributos dos usuários. Essa classe não deve ser mutável, portanto, contém muitos membros somente leitura. Observe que RegressionTree é idêntico a RegressionTreeBase , mas em outra classe QuantileRegressionTree derivada alguns atributos são adicionados.
public sealed class RegressionTree : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RegressionTreeBase
type RegressionTree = class
inherit RegressionTreeBase
Public NotInheritable Class RegressionTree
Inherits RegressionTreeBase
- Herança
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 |
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) |