genel final dersi BoostedTreesAggregateStats
Grup için birikmiş istatistiklerin özetini toplar.
Özet istatistikler, her düğüm, özellik boyutu kimliği ve paket için biriken degradeleri ve hessian'ları içerir.
Genel Yöntemler
| Çıkış <Kayanma> | Çıkış olarak () Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
| statik BoostedTreesAggregateStats | |
| Çıkış <Kayanma> | istatistikÖzet () her düğüm, özellik boyutu ve grup için birikmiş istatistikleri içeren çıktı Derecesi 4 Tensör (shape=[splits, feature_dimension, buckets, logits_dimension + hessian_dimension]). |
Kalıtsal Yöntemler
Genel Yöntemler
genel Çıkış <Float> asOutput ()
Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static BoostedTreesAggregateStats create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <Tamsayı> nodeId'leri, İşlenen <Float> gradyanları, İşlenen <Float> hessians, İşlenen <Tamsayı> özelliği, Uzun maxSplits, Uzun numBuckets)
Yeni bir BoostedTreesAggregateStats işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam |
|---|---|
| düğüm kimlikleri | int32; Her örnek için düğüm kimliklerini içeren Derece 1 Tensör, şekil [batch_size]. |
| degradeler | şamandıra32; Her örnek için dereceli 2. Derece Tensör (shape=[batch_size, logits_dimension]). |
| çuvallılar | şamandıra32; Her örnek için kendirlerle birlikte Derece 2 Tensör (shape=[batch_size, hessian_dimension]). |
| özellik | int32; Derece 2 özellik Tensörleri (shape=[batch_size, feature_dimension]). |
| maksimumBölmeler | int; Ağacın tamamında mümkün olan maksimum bölünme sayısı. |
| numBuckets | int; gruplandırılmış özelliğin mümkün olan maksimum değerine eşittir. |
İadeler
- BoostedTreesAggregateStats'ın yeni bir örneği
public Output <Float> statsSummary ()
her düğüm, özellik boyutu ve grup için birikmiş istatistikleri içeren çıktı Derecesi 4 Tensör (shape=[splits, feature_dimension, buckets, logits_dimension + hessian_dimension]).