TreeEnsembleModelParameters Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers.FastTree

Сборка:

Microsoft.ML.FastTree.dll

Пакет:

Microsoft.ML.FastTree v3.0.1

public abstract class TreeEnsembleModelParameters : Microsoft.ML.Trainers.ModelParametersBase<float>, Microsoft.ML.Trainers.ICalculateFeatureContribution

type TreeEnsembleModelParameters = class
    inherit ModelParametersBase<single>
    interface ICalculateFeatureContribution

Public MustInherit Class TreeEnsembleModelParameters
Inherits ModelParametersBase(Of Single)
Implements ICalculateFeatureContribution

Наследование

Object

ModelParametersBase<Single>

TreeEnsembleModelParameters

Производный

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleModelParametersBasedOnQuantileRegressionTree

Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleModelParametersBasedOnRegressionTree

Реализации

ICalculateFeatureContribution

Методы

GetFeatureWeights(VBuffer<Single>)

Получение совокупного прироста распределения для каждой функции во всех деревьях.

Явные реализации интерфейса

ICalculateFeatureContribution.FeatureContributionCalculator

Используется для определения вклада каждой функции в оценку примера по FeatureContributionCalculatingTransformer. Вычисление вклада признаков по сути состоит в определении того, какие разбиения в дереве оказывают наибольшее влияние на окончательную оценку и присваивают значение влияния на признаки, определяющие разделение. Точнее, вклад функции равен изменению оценки, созданной путем изучения противоположного поддеревого дерева при каждом обнаружении узла принятия решений для данной функции. Рассмотрим простой случай с одним деревом принятия решений с узлом принятия решений для двоичной функции F1. Учитывая пример с функцией F1, равной true, можно вычислить оценку, полученную при выборе поддеревого дерева, соответствующего признаку F1, равному false, сохраняя константу других функций. Вклад функции F1 для данного примера заключается в разнице между исходной оценкой и оценкой, полученной путем принятия противоположного решения на узле, соответствующем функции F1. Этот алгоритм естественным образом распространяется на модели с множеством деревьев принятия решений.

ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)

(Унаследовано от ModelParametersBase<TOutput>)