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BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature

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BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature public final class

Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función.

La información dividida es el mejor umbral (ID de depósito), ganancias y contribuciones de nodo izquierdo / derecho por nodo para cada característica.

Es posible que no todos los nodos se puedan dividir en cada función. Por lo tanto, la lista de posibles nodos puede diferir entre las características. Por lo tanto, devolvemos `node_ids_list` para cada característica, que contiene la lista de nodos que esta característica puede usarse para dividir.

De esta manera, la salida es la mejor división por características y por nodo, por lo que debe combinarse más adelante para producir la mejor división para cada nodo (entre todas las características posibles).

La longitud de las listas de salida son todas de la misma longitud, `num_features`. Las formas de salida son compatibles de tal manera que la primera dimensión de todos los tensores de todas las listas es la misma e igual al número de posibles nodos divididos para cada característica.

Métodos públicos

estática BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature
crear ( Alcance alcance, operando <Integer> nodeIdRange, Iterable < operando <flotador >> statsSummaryList, operando <Float> L1, operando <Float> L2, operando <Float> treeComplexity, operando <Float> minNodeWeight, largas maxSplits)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature.
Lista < salida <flotador >>
gainsList ()
Una lista de salida de tensores de rango 1 que indica las mejores ganancias para que cada característica se divida para ciertos nodos.
Lista < salida <flotador >>
leftNodeContribsList ()
Una lista de tensores de rango 2 que indica la contribución de los nodos izquierdos cuando se ramifican desde los nodos principales (dada por el elemento tensor en la salida node_ids_list) a la dirección izquierda por el umbral dado para cada característica.
Lista < salida <Integer >>
nodeIdsList ()
Una lista de salida de tensores de rango 1 que indica posibles ID de nodo dividido para cada característica.
Lista < salida <flotador >>
rightNodeContribsList ()
Una lista de tensores de rango 2, con la misma forma / condiciones que left_node_contribs_list, pero solo que el valor es para el nodo derecho.
Lista < salida <Integer >>
thresholdsList ()
Una lista de salida de tensores de rango 1 que indica el ID del depósito con el que comparar (como umbral) para dividir en cada nodo.

Métodos heredados

Métodos públicos

public static BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature crear ( Alcance alcance, operando <Integer> nodeIdRange, Iterable < operando <flotador >> statsSummaryList, operando <Float> L1, operando <Float> L2, operando <Float> treeComplexity, operando <Float> minNodeWeight, maxSplits largo)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature.

Parámetros
alcance alcance actual
nodeIdRange Un tensor de rango 1 (forma = [2]) para especificar el rango [primero, último) de ID de nodo a procesar dentro de `stats_summary_list`. Los nodos se iteran entre los dos nodos especificados por el tensor, como `para node_id in range (node_id_range [0], node_id_range [1])` (Tenga en cuenta que el último índice node_id_range [1] es exclusivo).
statsSummaryList Una lista de tensor de rango 3 (# shape = [max_splits, bucket, 2]) para el resumen de estadísticas acumuladas (gradiente / arpillera) por nodo por cubos para cada característica. La primera dimensión del tensor es el número máximo de divisiones y, por lo tanto, no se usarán todos sus elementos, sino que solo se usarán los índices especificados por node_ids.
l1 l1 factor de regularización de los pesos de las hojas, por instancia.
l2 l2 factor de regularización de los pesos de las hojas, por instancia.
treeComplejidad ajuste a la ganancia, por hoja.
minNodeWeight promedio mínimo de arpilleras en un nodo antes requerido para que el nodo sea considerado para la división.
maxSplits el número de nodos que se pueden dividir en todo el árbol. Se utiliza como dimensión de tensores de salida.
Devoluciones
  • una nueva instancia de BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature

Lista pública < salida <flotador >> gainsList ()

Una lista de salida de tensores de rango 1 que indica las mejores ganancias para que cada característica se divida para ciertos nodos. Consulte más arriba para obtener detalles como formas y tamaños.

Lista pública < salida <flotador >> leftNodeContribsList ()

Una lista de tensores de rango 2 que indica la contribución de los nodos izquierdos cuando se ramifican desde los nodos principales (dada por el elemento tensor en la salida node_ids_list) a la dirección izquierda por el umbral dado para cada característica. Este valor se utilizará para hacer el valor del nodo izquierdo agregando al valor del nodo principal. El tamaño de la segunda dimensión es 1 para logits unidimensionales, pero sería mayor para problemas de varias clases. Consulte más arriba para obtener detalles como formas y tamaños.

Lista pública < salida <Integer >> nodeIdsList ()

Una lista de salida de tensores de rango 1 que indica posibles ID de nodo dividido para cada característica. La longitud de la lista es num_features, pero cada tensor tiene un tamaño diferente ya que cada característica proporciona diferentes nodos posibles. Consulte más arriba para obtener detalles como formas y tamaños.

Lista pública < salida <flotador >> rightNodeContribsList ()

Una lista de tensores de rango 2, con la misma forma / condiciones que left_node_contribs_list, pero solo que el valor es para el nodo derecho.

Lista pública < salida <Integer >> thresholdsList ()

Una lista de salida de tensores de rango 1 que indica el ID del depósito con el que comparar (como umbral) para dividir en cada nodo. Consulte más arriba para obtener detalles como formas y tamaños.