FastTreeRankingFeaturizationEstimator Sınıf

Tanım

Ad Alanı:

Microsoft.ML.Trainers.FastTree

Bütünleştirilmiş Kod:

Microsoft.ML.FastTree.dll

Paket:

Microsoft.ML.FastTree v2.0.0

Giriş IEstimator<TTransformer> özelliği vektörünü ağaç tabanlı özelliklere dönüştürmek için A.

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

type FastTreeRankingFeaturizationEstimator = class
    inherit TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase

Public NotInheritable Class FastTreeRankingFeaturizationEstimator
Inherits TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase

Devralma

Object

TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase

FastTreeRankingFeaturizationEstimator

Açıklamalar

Giriş ve Çıkış Sütunları

Giriş etiketi veri türü veyaSingleanahtar türü olmalıdır. Etiketin değeri, daha yüksek değerlerin daha yüksek ilgiyi gösterdiği ilgiyi belirler. Etiket bir anahtar türüyse anahtar dizini, en küçük dizinin en az ilgili olduğu ilgi değeridir. Etiket bir Singleise, daha büyük değerler daha yüksek ilgi gösterir. Özellik sütunu bilinen boyutlu bir vektör Single olmalı ve giriş satırı grubu sütunu anahtar türünde olmalıdır.

Bu tahmin aracı aşağıdaki sütunların çıkışını oluşturur:

Çıkış Sütunu Adı	Sütun Türü	Description
Trees	Bilinen boyutlu vektör Single	Tüm ağaçların çıkış değerleri. Boyutu, ağaç grubu modelindeki toplam ağaç sayısıyla aynıdır.
Leaves	Bilinen boyutlu vektör Single	Giriş özelliği vektörünün içine düştüğü tüm yaprakların kimliklerine 0-1 vektör gösterimi. Boyutu, ağaç grubu modelindeki toplam yaprak sayısıdır.
Paths	Bilinen boyutlu vektör Single	Giriş özelliği vektörlerinin yapraklara ulaşmak için geçtiği yollara 0-1 vektör gösterimi. Boyutu, ağaç grubu modelindeki yaprak olmayan düğümlerin sayısıdır.

Bu çıkış sütunlarının tümü isteğe bağlıdır ve kullanıcı adlarını değiştirebilir. Oluşturulmayacak şekilde atlanan sütunların adlarını null olarak ayarlayın.

Tahmin Ayrıntıları

Bu tahmin aracı, bir ağaç grubu modelinden birkaç çıkış sütunu oluşturur. Modelin yalnızca bir karar ağacı içerdiğini varsayalım:

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

Giriş özelliği vektörunun içine Leaf -1düştüğünü varsayalım. Çıkış Trees , tek değerin tarafından Leaf -1taşınan karar değeri olduğu 1 öğeli bir vektör olabilir. Çıkış Leaves bir 0-1 vektördür. Ulaşılan yaprak ağaçtaki $i$-th ($-(i+1)$ ile dizinlenmişse, ağaçtaki ilk yaprak ) yaprak ise Leaf -1içindeki $i$-th değeri Leaves 1, diğer tüm değerler 0 olur. Çıkış Paths , yaprak ulaşmadan önce geçirilen düğümlerin 0-1 gösterimidir. içindeki Paths $i$-th öğesi, $i$-th düğümüne ($i$ ile dizinlenmiş) dokunulduğunu gösterir. Örneğin, Leaf -1 sonucu $[1, 1, 0, 0]$ olarak alır Paths. Birden çok ağaç varsa, bu tahmin aracı tüm ağaçlardan 'leri, Leaves'Pathsleri birleştirir Trees(ilk ağacın bilgileri birleştirilmiş vektörlerde önce gelir).

Kullanım örneklerinin bağlantıları için Ayrıca Bkz. bölümüne bakın.

Yöntemler

Fit(IDataView)	içinde adlı InputColumnNameinput sütunu üç çıkış sütunuyla eşleyen bir TreeEnsembleModelParameters oluşturun. (Devralındığı yer: TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase)
GetOutputSchema(SchemaShape)	PretrainedTreeFeaturizationEstimator içine inputSchemaüç kayan vektör sütunu ekler. Özellik vektörü sütunu verildiğinde, eklenen sütunlar tüm ağaçların tahmin değerleri, özellik vektörünün içine düştüğü yaprak kimlikleri ve bu yaprakların yollarıdır. (Devralındığı yer: TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase)

Uzantı Metotları

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

Tahmin aracı zincirine bir 'önbelleğe alma denetim noktası' ekler. Bu, aşağı akış tahmincilerinin önbelleğe alınan verilere karşı eğitilmesini sağlar. Birden çok veri geçişi alan eğitmenlerden önce bir önbelleğe alma denetim noktası olması yararlıdır.

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

Tahmin aracı verildiğinde, çağrıldıktan sonra Fit(IDataView) temsilci çağıracak bir sarmalama nesnesi döndürün. Tahmin aracının neyin uygun olduğu hakkında bilgi döndürmesi genellikle önemlidir. Bu nedenle Fit(IDataView) yöntem yalnızca genel ITransformerbir nesne yerine özel olarak yazılan bir nesne döndürür. Bununla birlikte, aynı zamanda, IEstimator<TTransformer> genellikle birçok nesneye sahip işlem hatları halinde oluşturulur, bu nedenle transformatör almak istediğimiz tahmin aracının EstimatorChain<TLastTransformer> bu zincirde bir yere gömülü olduğu bir tahmin aracı zinciri oluşturmamız gerekebilir. Bu senaryo için, bu yöntem aracılığıyla sığdır çağrıldıktan sonra çağrılacak bir temsilci ekleyebiliriz.

Ayrıca bkz.

• FeaturizeByFastTreeRanking(TransformsCatalog, FastTreeRankingFeaturizationEstimator+Options)