FastTreeTweedieFeaturizationEstimator 類別

定義

命名空間:

Microsoft.ML.Trainers.FastTree

組件:

Microsoft.ML.FastTree.dll

套件:

Microsoft.ML.FastTree v2.0.0

， IEstimator<TTransformer> 可將輸入特徵向量轉換成樹狀結構特徵。

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

type FastTreeTweedieFeaturizationEstimator = class
    inherit TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase

Public NotInheritable Class FastTreeTweedieFeaturizationEstimator
Inherits TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase

繼承

Object

TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase

FastTreeTweedieFeaturizationEstimator

備註

輸入和輸出資料行

輸入標籤資料行資料必須是 Single。 輸入特徵資料行資料必須是 的已知大小向量 Single 。

此估算器會輸出下列資料行：

輸出資料行名稱	資料行類型	描述
Trees	的已知大小向量 Single	所有樹狀架構的輸出值。 其大小與樹狀結構集合模型中的樹狀結構總數相同。
Leaves	的已知大小向量 Single	0-1 向量表示至輸入特徵向量落入的所有分葉識別碼。 其大小是樹狀結構集合模型中的總分葉數。
Paths	的已知大小向量 Single	0-1 向量表示至傳遞的輸入特徵向量到達葉的路徑。 其大小是樹狀結構系結模型中非分葉節點的數目。

這些輸出資料行都是選擇性的，使用者可以變更其名稱。 請將略過的資料行名稱設定為 null，使其不會產生。

預測詳細資料

此估算器會從樹狀結構內建模型產生數個輸出資料行。 假設模型只包含一個決策樹：

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

假設輸入特徵向量落在 Leaf -1 中。 輸出 Trees 可能是 1 個元素向量，其中唯一的值是 所 Leaf -1 攜帶的決策值。 輸出 Leaves 是 0-1 向量。 如果到達的分葉是 $- (i+1) $ 編制索引的$i$-th (，則樹狀結構中的第一個分葉) Leaf -1 分葉，則 中的第$i$-th 值 Leaves 會是 1，所有其他值都會是 0。 輸出 Paths 是一種 0-1 標記法，表示在到達分葉之前所傳遞的節點。 中的 Paths $i$-th 元素表示$i$-th-節點是否 ($i$ 索引) 。 例如，達到 Leaf -1 時會以 $[1， 1， 0， 0]$ 作為 Paths 。 如果有多個樹狀結構，則此估算器只會從所有樹狀結構串連 Trees 's's Paths ， Leaves (第一個樹狀結構的資訊會先出現在串連向量) 。

如需使用範例的連結，請參閱另請參閱一節。

方法

Fit(IDataView)	產生 ， TreeEnsembleModelParameters 將中呼叫 InputColumnNameinput 的資料行對應至三個輸出資料行。 (繼承來源 TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase)
GetOutputSchema(SchemaShape)	PretrainedTreeFeaturizationEstimator 將三個浮向量資料行加入 inputSchema 。 假設有特徵向量資料行，新增的資料行是所有樹狀的預測值、特徵向量的分葉識別碼，以及這些分葉的路徑。 (繼承來源 TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase)

擴充方法

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	將「快取檢查點」附加至估算器鏈結。 這可確保下游估算器會針對快取的資料定型。 在接受多個資料通過的定型器之前，先有快取檢查點會很有説明。
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	指定估算器時，傳回包裝物件，一旦 Fit(IDataView) 呼叫委派即可。 估算器通常務必傳回符合專案的相關資訊，這就是 Fit(IDataView) 方法傳回特定型別物件的原因，而不是只傳回一般 ITransformer 。 不過，同時， IEstimator<TTransformer> 通常會形成具有許多物件的管線，因此我們可能需要透過建置估算器的鏈結，而我們想要取得轉換器的估算器 EstimatorChain<TLastTransformer> 會在此鏈結的某處放置。 在該案例中，我們可以透過這個方法附加呼叫一次會呼叫的委派。

另請參閱

• FeaturizeByFastTreeTweedie(TransformsCatalog, FastTreeTweedieFeaturizationEstimator+Options)