FastTreeBinaryFeaturizationEstimator 類別
定義
重要
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A IEstimator<TTransformer> 用來將輸入特徵向量轉換為樹狀特徵。
public sealed class FastTreeBinaryFeaturizationEstimator : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBasetype FastTreeBinaryFeaturizationEstimator = class
inherit TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBasePublic NotInheritable Class FastTreeBinaryFeaturizationEstimator
Inherits TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase- 繼承
備註
輸入與輸出欄位
輸入標籤欄位資料必須是 Boolean。 輸入特徵欄位資料必須是已知大小的向量。Single
此估計器輸出以下欄位：
| 輸出數據行名稱 | 欄類型 | Description |
|---|---|---|
Trees |
已知大小的向量 Single | 所有樹的輸出值。 其大小與樹群模型中的樹總數相同。 |
Leaves |
已知大小的向量 Single | 0-1 向量表示所有葉節點的 ID，且輸入特徵向量屬於 。 其大小是樹群模型中葉片總數。 |
Paths |
已知大小的向量 Single | 輸入特徵向量通過路徑的0-1向量表示。 其大小即為樹系群模型中非葉節點的數量。 |
這些輸出欄位都是可選的，使用者可以更改名稱。 請將跳過欄位名稱設為空，以避免產生。
預測詳情
此估計器會從樹系群模型中產生多個輸出欄位。 假設模型中只有一個決策樹：
Node 0
/ \
/ \
/ \
/ \
Node 1 Node 2
/ \ / \
/ \ / \
/ \ Leaf -3 Node 3
Leaf -1 Leaf -2 / \
/ \
Leaf -4 Leaf -5
假設輸入特徵向量屬於 Leaf -1。 輸出 Trees 可以是 1 元素向量，其中唯一的值是由 Leaf -1攜帶的決策值。 輸出 Leaves 是 0-1 向量。 若到達的葉子是樹中第 $i 個（以 $-（i+1）$ 索引，因此第一片葉子為 Leaf -1）葉子，則 中的 Leaves 第 $i $ 值為 1，其他值皆為 0。 輸出 Paths 為 0-1 表示，表示在到達葉節點前通過的節點。 $i$ 的 Paths 第 個元素表示是否觸碰第 $i$ 節點（索引為 $i$）。
例如，當 達到 Leaf -1 $[1， 1， 0， 0]$ 時，作為 Paths。 如果有多棵樹，這個估計器只是從 Trees所有樹中串接出 's， Leaves's， Paths'（第一棵樹的資訊在連接向量中優先）。
請參考「參見」區塊，裡面有使用範例的連結。
方法
| 名稱 | Description |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
產生 a TreeEnsembleModelParameters ，將被呼叫 InputColumnName 的 |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
PretrainedTreeFeaturizationEstimator在 中加入三個浮點向量欄位。 |
擴充方法
| 名稱 | Description |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
在估計鏈中附加一個「快取檢查點」。 這將確保下游估計器能針對快取資料進行訓練。 在訓練師接受多次資料通行前設置快取檢查點會很有幫助。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
給定一個估計器，回傳一個包裹物件，該物件會呼叫一次 Fit(IDataView) 代理。 估計器通常回傳擬合的資訊很重要，因此該 Fit(IDataView) 方法回傳一個特定型別的物件，而非一般 ITransformer的 。 然而，同時， IEstimator<TTransformer> 通常會被組成包含許多物件的管線，因此我們可能需要建立一條估計鏈，將 EstimatorChain<TLastTransformer> 我們想要取得變壓器的估計器埋藏在這條鏈的某處。 在這種情況下，我們可以透過此方法附加一個代理，當 fit 被呼叫時會被呼叫。 |