TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase Klasse
Definition
Wichtig
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Diese Klasse kapselt das allgemeine Verhalten aller strukturbasierten Featurizer FastTreeBinaryFeaturizationEstimatorwie , , FastForestBinaryFeaturizationEstimator, FastTreeRegressionFeaturizationEstimatorFastForestRegressionFeaturizationEstimatorund PretrainedTreeFeaturizationEstimator. Alle strukturbasierten Featurizer verwenden dasselbe Ausgabeschema, das von berechnet wird GetOutputSchema(SchemaShape). Alle strukturbasierten Featurizer erfordern einen Spaltennamen für eingabefeatures und ein Suffix für alle Ausgabespalten. Die ITransformer von Fit(IDataView) zurückgegebene erzeugt drei Spalten: (1) die Vorhersagewerte aller Strukturen, (2) die IDs des Eingabefunktionsvektors, in die der Eingabefunktionsvektor fällt, und (3) der binäre Vektor, der die Pfade zu diesen Zielblättern codiert.
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)- Vererbung
-
TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase
- Abgeleitet
- Implementiert
Methoden
| Fit(IDataView) |
Erstellen Sie eine TreeEnsembleModelParameters , die die in aufgerufene InputColumnName |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
PretrainedTreeFeaturizationEstimator fügt drei Floatvektorspalten hinzu |
Erweiterungsmethoden
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Fügen Sie der Schätzungskette einen Zwischenspeicherungsprüfpunkt an. Dadurch wird sichergestellt, dass die nachgelagerten Schätzer für zwischengespeicherte Daten trainiert werden. Es ist hilfreich, vor Trainern, die mehrere Datendurchläufe durchführen, einen Zwischenspeicherungsprüfpunkt zu haben. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Geben Sie bei einem Schätzer ein umschließendes Objekt zurück, das nach Fit(IDataView) dem Aufruf einen Delegaten aufruft. Es ist oft wichtig, dass ein Schätzer Informationen darüber zurückgibt, was geeignet war. Daher gibt die Fit(IDataView) Methode ein speziell typisiertes Objekt zurück, anstatt nur ein allgemeines ITransformer. Zur gleichen Zeit IEstimator<TTransformer> werden jedoch häufig Pipelines mit vielen Objekten gebildet, sodass wir möglicherweise eine Kette von Schätzern erstellen müssen, über EstimatorChain<TLastTransformer> die der Schätzer, für den wir den Transformator erhalten möchten, irgendwo in dieser Kette vergraben ist. Für dieses Szenario können wir über diese Methode einen Delegaten anfügen, der aufgerufen wird, sobald fit aufgerufen wird. |