TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase 클래스
정의
중요
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이 클래스는 , FastForestRegressionFeaturizationEstimatorFastForestBinaryFeaturizationEstimatorFastTreeRegressionFeaturizationEstimator및 PretrainedTreeFeaturizationEstimator와 같은 FastTreeBinaryFeaturizationEstimator모든 트리 기반 기능화기의 일반적인 동작을 캡슐화합니다. 모든 트리 기반 기능화기는 에서 계산한 것과 동일한 출력 스키마를 GetOutputSchema(SchemaShape)공유합니다. 모든 트리 기반 기능 변환기에는 입력 기능 열 이름과 모든 출력 열에 대한 접미사가 필요합니다. 에서 반환된 Fit(IDataView) 는 ITransformer 세 개의 열을 생성합니다. (1) 모든 트리의 예측 값, (2) 의 ID는 입력 기능 벡터가 떨어지는 것을 남기고, (3) 해당 대상 잎에 대한 경로를 인코딩하는 이진 벡터입니다.
public abstract class TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleFeaturizationTransformer>type TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase = class
interface IEstimator<TreeEnsembleFeaturizationTransformer>Public MustInherit Class TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase
Implements IEstimator(Of TreeEnsembleFeaturizationTransformer)- 상속
-
TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase
- 파생
- 구현
메서드
| Fit(IDataView) |
TreeEnsembleModelParameters 에서 호출 InputColumnName 된 열을 세 개의 출력 열에 |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
PretrainedTreeFeaturizationEstimator 는 3개의 부동 소수점 열을 에 |
확장 메서드
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
추정기 체인에 '캐싱 검사점'을 추가합니다. 이렇게 하면 다운스트림 예측 도구가 캐시된 데이터에 대해 학습됩니다. 여러 데이터 전달을 수행하는 트레이너 앞에 캐싱 검사점이 있으면 도움이 됩니다. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
추정기가 지정된 경우 가 호출되면 Fit(IDataView) 대리자를 호출할 래핑 개체를 반환합니다. 예측 도구가 적합한 항목에 대한 정보를 반환하는 것이 중요하기 때문에 Fit(IDataView) 메서드는 일반 ITransformer가 아닌 특별히 형식화된 개체를 반환합니다. 그러나 동시에 IEstimator<TTransformer> 많은 개체가 있는 파이프라인으로 형성되는 경우가 많으므로 변환기를 가져오려는 추정기가 이 체인의 어딘가에 묻혀 있는 위치를 통해 EstimatorChain<TLastTransformer> 추정기 체인을 빌드해야 할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 fit이 호출되면 호출될 대리자를 이 메서드를 통해 연결할 수 있습니다. |