Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función.
La información dividida es el mejor umbral (ID de depósito), las ganancias y las contribuciones de los nodos izquierdo/derecho por nodo para cada función.
Es posible que no todos los nodos se puedan dividir en cada entidad. Por lo tanto, la lista de posibles nodos puede diferir entre las características. Por lo tanto, devolvemos `node_ids_list` para cada función, que contiene la lista de nodos que esta función puede dividir.
De esta manera, la salida es la mejor división por características y por nodo, por lo que debe combinarse más tarde 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 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 entidad.
Métodos públicos
| estático BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | create ( Ámbito ámbito, Operando <Entero> nodeIdRange, Iterable< Operando <Flotante>> statsSummaryList, Operando <Flotante> l1, Operando <Flotante> l2, Operando <Flotante> treeComplexity, Operando <Flotante> minNodeWeight, Long maxSplits) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature. |
| Lista< Salida <Flotante>> | lista de ganancias () Una lista de salida de tensores de rango 1 que indican las mejores ganancias para cada característica para dividir para ciertos nodos. |
| Lista< Salida <Flotante>> | nodoizquierdoContribsList () Una lista de tensores de rango 2 que indica la contribución de los nodos izquierdos cuando se bifurca desde los nodos principales (dado por el elemento tensor en la salida node_ids_list) a la dirección izquierda por el umbral dado para cada característica. |
| Lista< Salida <Entero>> | nodeIdsList () Una lista de salida de tensores de rango 1 que indican posibles identificadores de nodos divididos para cada entidad. |
| Lista< Salida <Flotante>> | nododerechoContribsList () 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 <Entero>> | lista de umbrales () Una lista de salida de tensores de rango 1 que indica la identificación del depósito para comparar (como un umbral) para dividir en cada nodo. |
Métodos Heredados
Métodos públicos
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature estático público create ( Scope scope, Operand <Integer> nodeIdRange, Iterable< Operand <Float>> statsSummaryList, Operand <Float> l1, Operand <Float> l2, Operand <Float> treeComplexity, Operand <Float> minNodeWeight, Long maxSplits)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve 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 para procesar dentro de `stats_summary_list`. Los nodos se iteran entre los dos nodos especificados por el tensor, como `for 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). |
| estadísticasResumenLista | Una lista del tensor de rango 3 (#shape=[max_splits, bucket, 2]) para el resumen de estadísticas acumuladas (gradiente/arpillera) por nodo por cubos para cada función. La primera dimensión del tensor es el número máximo de divisiones y, por lo tanto, no se utilizarán todos los elementos del mismo, sino que solo se utilizarán los índices especificados por node_ids. |
| l1 | l1 factor de regularización sobre pesos de hoja, por instancia. |
| l2 | l2 factor de regularización sobre el peso de las hojas, por instancia. |
| árbolComplejidad | ajuste de la ganancia, por hoja. |
| minNodeWeight | promedio mínimo de arpilleras en un nodo antes de que se requiera que el nodo se considere para la división. |
| MaxSplits | el número de nodos que se pueden dividir en todo el árbol. Se utiliza como una dimensión de los tensores de salida. |
Devoluciones
- una nueva instancia de BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature
public List< Salida <Flotante>> lista de ganancias ()
Una lista de salida de tensores de rango 1 que indican las mejores ganancias para cada característica para dividir para ciertos nodos. Vea arriba para detalles como formas y tamaños.
Public List< Output <Float>> leftNodeContribsList ()
Una lista de tensores de rango 2 que indica la contribución de los nodos izquierdos cuando se bifurca desde los nodos principales (dado por el elemento tensor en la salida node_ids_list) a la dirección izquierda por el umbral dado para cada característica. Este valor se usará para hacer que el valor del nodo izquierdo se agregue al valor del nodo principal. El tamaño de la segunda dimensión es 1 para logits unidimensionales, pero sería mayor para problemas de clases múltiples. Vea arriba para detalles como formas y tamaños.
lista pública< salida <entero>> nodeIdsList ()
Una lista de salida de tensores de rango 1 que indican posibles identificadores de nodos divididos para cada función. La longitud de la lista es num_features, pero cada tensor tiene un tamaño diferente ya que cada característica proporciona diferentes nodos posibles. Vea arriba para detalles como formas y tamaños.
Public List< Output <Float>> 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.
public List< Output <Integer>> thresholdsList ()
Una lista de salida de tensores de rango 1 que indica la identificación del depósito para comparar (como un umbral) para dividir en cada nodo. Vea arriba para detalles como formas y tamaños.