RegressionTreeBase Classe
Définition
Important
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Classe de base de conteneur pour exposer Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalRegressionTreeles attributs 's et Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalQuantileRegressionTree's aux utilisateurs. Cette classe ne doit pas être mutable. Elle contient donc beaucoup de membres en lecture seule.
public abstract class RegressionTreeBase
type RegressionTreeBase = class
Public MustInherit Class RegressionTreeBase
- Héritage
-
RegressionTreeBase
- Dérivé
Propriétés
CategoricalSplitFlags |
Déterminez les types de fonction de fractionnement. Si CategoricalSplitFlags[i] a la valeur true, le nœud i-th utilise la fonction de fractionnement catégorielle. Sinon, le fractionnement numérique traditionnel est utilisé. |
LeafValues |
LeafValues[i] est la valeur apprise à la i-ième feuille. |
LeftChild |
LeftChild[i] est l’index enfant du i-ième nœud utilisé lorsque (1) la fonctionnalité numérique indexée par NumericalSplitFeatureIndexes[i] est inférieure ou égale au seuil NumericalSplitThresholds[i], ou (2) les caractéristiques catégorielles indexées par la valeur retournée par GetCategoricalCategoricalSplitFeatureRangeAt(Int32)nodeIndex=i n’est PAS un sous-ensemble avec GetCategoricalSplitFeaturesAt(Int32) nodeIndex=i.
Notez que le cas (1) se produit uniquement lorsque CategoricalSplitFlags[i] est faux et sinon (2) se produit. Une valeur retournée non négative signifie un nœud (autrement dit, pas une feuille) ; par exemple, 2 signifie le 3e nœud dans le sous-jacent Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RegressionTreeBase._tree. Une valeur retournée négative signifie une feuille ; par exemple, -1 signifie la |
NumberOfLeaves |
Nombre de feuilles dans l’arborescence. Notez qu’il NumberOfLeaves n’est pas pris en compte les nœuds non feuilles. |
NumberOfNodes |
Nombre de nœuds dans l’arborescence. Cela n’inclut pas de feuilles. Par exemple, une arborescence avec node0-node1>, node0-leaf3>, node1-leaf1>, node1-leaf2> et NumberOfNodesNumberOfLeaves doit être 2 et 3, respectivement. |
NumericalSplitFeatureIndexes |
NumericalSplitFeatureIndexes[i] est l’index de fonctionnalité utilisé la fonction de fractionnement du nœud i-th. Cette valeur est valide uniquement si CategoricalSplitFlags[i] a la valeur false. |
NumericalSplitThresholds |
NumericalSplitThresholds[i] est le seuil de fonctionnalité indexée par NumericalSplitFeatureIndexes[i], où i est l’index du i-ième nœud (par exemple, i est 1 pour le 2e nœud dans Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RegressionTreeBase._tree). |
RightChild |
RightChild[i] est l’index enfant du nœud i-ième utilisé lorsque les deux conditions (1) et (2), décrites dans LeftChildle document de 's ne sont pas vraies. Sa valeur de retour suit le format utilisé dans LeftChild. |
SplitGains |
Les gains obtenus en fractionnant les données sur les nœuds. Sa valeur d’i-ième est calculée à partir du fractionnement au niveau du nœud i-th. |
Méthodes
GetCategoricalCategoricalSplitFeatureRangeAt(Int32) |
Retourne la plage des seuils catégoriels utilisés au niveau du nœud indexé par nodeIndex. Un fractionnement catégoriel au niveau du nœud indexé par nodeIndex peut prendre en compte plusieurs fonctionnalités d’entrée consécutives à la fois ; leur plage est spécifiée par GetCategoricalCategoricalSplitFeatureRangeAt(Int32). La valeur retournée est toujours un tableau à 2 éléments ; son 1er élément est l’index de départ et son 2e élément est l’index d’endination d’un segment de caractéristique. La valeur retournée est valide uniquement si CategoricalSplitFlags[nodeIndex] a la valeur true. |
GetCategoricalSplitFeaturesAt(Int32) |
Retourne les seuils catégoriels utilisés au niveau du nœud indexé par nodeIndex. Si la fonctionnalité d’entrée considérée ne correspond à aucune des valeurs retournées par GetCategoricalSplitFeaturesAt(Int32), nous l’appelons un événement inférieur à un seuil et donc LeftChild[nodeIndex] est le nœud enfant que l’entrée doit suivre. La valeur retournée est valide uniquement si CategoricalSplitFlags[nodeIndex] a la valeur true. |