TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers.FastTree

Сборка:

Microsoft.ML.FastTree.dll

Пакет:

Microsoft.ML.FastTree v3.0.1

Этот класс инкапсулирует общее поведение всех создателей признаков на основе дерева, таких как FastTreeBinaryFeaturizationEstimator, FastForestBinaryFeaturizationEstimator, FastTreeRegressionFeaturizationEstimator, FastForestRegressionFeaturizationEstimatorи PretrainedTreeFeaturizationEstimator. Все создатели признаков на основе дерева используют одну и ту же схему вывода, вычисленную .GetOutputSchema(SchemaShape) Для всех создателей признаков на основе дерева требуется имя входного столбца признаков и суффикс для всех выходных столбцов. Fit(IDataView) Возвращает ITransformer три столбца: (1) прогнозирующие значения всех деревьев, (2) идентификаторы листьев, в которые попадает вектор входных признаков, и (3) двоичный вектор, который кодирует пути к этим конечным листьям.

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)

Наследование

Object

TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase

Производный

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastForestBinaryFeaturizationEstimator

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastForestRegressionFeaturizationEstimator

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeBinaryFeaturizationEstimator

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeRankingFeaturizationEstimator

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeRegressionFeaturizationEstimator

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.FastTreeTweedieFeaturizationEstimator

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.PretrainedTreeFeaturizationEstimator

Реализации

IEstimator<TreeEnsembleFeaturizationTransformer>

Методы

Fit(IDataView)	Создает объект , TreeEnsembleModelParameters который сопоставляет вызываемые InputColumnName столбцы с input тремя выходными столбцами.
GetOutputSchema(SchemaShape)	PretrainedTreeFeaturizationEstimator добавляет три столбца с плавающей векторной точкой в inputSchema. При наличии столбца вектора признаков добавленные столбцы являются прогнозируемыми значениями всех деревьев, идентификаторами листов, в которые попадает вектор признаков, и путями к этим листьям.

Методы расширения

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Добавьте контрольную точку кэширования в цепочку оценщика. Это гарантирует, что подчиненные оценщики будут обучены на основе кэшированных данных. Полезно иметь контрольную точку кэширования перед инструкторами, которые принимают несколько проходов данных.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Учитывая оценщик, верните объект-оболочку, который будет вызывать делегат после Fit(IDataView) вызова . Оценщику часто важно возвращать сведения о том, что подходит, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает объект конкретного типа, а не просто общий ITransformer. Однако, в то же время, IEstimator<TTransformer> часто формируются в конвейеры с большим количеством объектов, поэтому нам может потребоваться построить цепочку оценщиков, где EstimatorChain<TLastTransformer> оценщик, для которого мы хотим получить преобразователь, похоронен где-то в этой цепочке. Для этого сценария с помощью этого метода можно подключить делегат, который будет вызываться после вызова fit.