Salidas de interpretabilidad de depuración/modelo para cada ejemplo.
Atraviesa todos los árboles y calcula métricas de depuración para ejemplos individuales, como obtener identificadores y logits de características divididas después de cada división a lo largo de la ruta de decisión utilizada para calcular las contribuciones de características direccionales.
Métodos públicos
| Salida <Cadena> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
| BoostedTreesExampleDebugOutputs estáticos | |
| Salida <Cadena> | ejemplosDebugOutputsSerialized () Tensor de rango 1 de salida que contiene un prototipo serializado como una cadena para cada ejemplo. |
Métodos Heredados
Métodos públicos
Salida pública <String> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas de las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
BoostedTreesExampleDebugOutputs estáticos públicos crear ( Ámbito de alcance, Operando <?> treeEnsembleHandle, Iterable< Operando <Integer>> bucketizedFeatures, Long logitsDimension)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación BoostedTreesExampleDebugOutputs.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| características de cubo | Una lista de tensores de rango 1 que contienen la identificación del depósito para cada característica. |
| dimensión logits | escalar, dimensión de los logits, que se utilizará para construir los prototipos en Examples_debug_outputs_serialized. |
Devoluciones
- una nueva instancia de BoostedTreesExampleDebugOutputs
Salida pública <String> ejemplosDebugOutputsSerialized ()
Tensor de rango 1 de salida que contiene un prototipo serializado como una cadena para cada ejemplo.