TreeEnsembleModelParameters Třída
Definice
Důležité
Některé informace platí pro předběžně vydaný produkt, který se může zásadně změnit, než ho výrobce nebo autor vydá. Microsoft neposkytuje žádné záruky, výslovné ani předpokládané, týkající se zde uváděných informací.
public abstract class TreeEnsembleModelParameters : Microsoft.ML.Trainers.ModelParametersBase<float>, Microsoft.ML.Trainers.ICalculateFeatureContributiontype TreeEnsembleModelParameters = class
inherit ModelParametersBase<single>
interface ICalculateFeatureContributionPublic MustInherit Class TreeEnsembleModelParameters
Inherits ModelParametersBase(Of Single)
Implements ICalculateFeatureContribution- Dědičnost
- Odvozené
- Implementuje
Metody
| GetFeatureWeights(VBuffer<Single>) |
Získejte kumulativní zisky rozdělení pro každou funkci napříč všemi stromy. |
Explicitní implementace rozhraní
| ICalculateFeatureContribution.FeatureContributionCalculator |
Slouží k určení příspěvku jednotlivých funkcí k skóre příkladu podle FeatureContributionCalculatingTransformer. Výpočet příspěvku funkce se v podstatě skládá z určení, které rozdělení ve stromu má největší dopad na konečné skóre a přiřazení hodnoty dopadu funkcím určujícím rozdělení. Přesněji řečeno, příspěvek funkce se rovná změně skóre vytvořené prozkoumáním opačného dílčího stromu při každém výskytu rozhodovacího uzlu dané funkce. Zvažte jednoduchý případ s jedním rozhodovacím stromem, který má rozhodovací uzel pro binární funkci F1. Vzhledem k příkladu, který má funkci F1 rovnou true, můžeme vypočítat skóre, které by bylo získáno, pokud bychom zvolili podstrom odpovídající funkci F1, která je rovna false, a přitom zachovat ostatní funkce konstantu. Příspěvek funkce F1 pro daný příklad je rozdíl mezi původním skóre a skóre získaným provedením opačného rozhodnutí na uzlu odpovídající funkci F1. Tento algoritmus přirozeně rozšiřuje modely s mnoha rozhodovacími stromy. |
| ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext) | (Zděděno od ModelParametersBase<TOutput>) |