PretrainedTreeFeaturizationEstimator 類別

定義

IEstimator<TTransformer> 其中包含預先定 TreeEnsembleModelParameters 型的 ,並呼叫其 Fit(IDataView) 會產生以預先定型的模型為基礎的特徵化程式。

public sealed class PretrainedTreeFeaturizationEstimator : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase
type PretrainedTreeFeaturizationEstimator = class
    inherit TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase
Public NotInheritable Class PretrainedTreeFeaturizationEstimator
Inherits TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase
繼承
PretrainedTreeFeaturizationEstimator

備註

輸入和輸出資料行

輸入標籤資料行資料必須是 Single 。 輸入特徵資料行資料必須是 已知大小的向量 Single

此估算器會輸出下列資料行:

輸出資料行名稱 資料行類型 描述
Trees 向量Single 所有樹狀架構的輸出值。
Leaves Single 的向量 輸入特徵向量落在何處的所有識別碼。
Paths Single 的向量 輸入特徵向量傳遞以到達葉的路徑。

這些輸出資料行都是選擇性的,使用者可以變更其名稱。 請將略過的資料行名稱設定為 null,使其不會產生。

預測詳細資料

此估算器會從樹狀結構內建模型產生數個輸出資料行。 假設模型只包含一個決策樹:

               Node 0
               /    \
             /        \
           /            \
         /                \
       Node 1            Node 2
       /    \            /    \
     /        \        /        \
   /            \     Leaf -3  Node 3
  Leaf -1      Leaf -2         /    \
                             /        \
                            Leaf -4  Leaf -5

假設輸入特徵向量落在 Leaf -1 中。 輸出 Trees 可能是 1 個元素向量,其中唯一的值是 所 Leaf -1 攜帶的決策值。 輸出 Leaves 是 0-1 向量。 如果到達的分葉是 $- (i+1) $ 編制索引的$i$-th (,則樹狀結構中的第一個分葉) Leaf -1 分葉,則 中的第$i$-th 值 Leaves 會是 1,所有其他值都會是 0。 輸出 Paths 是一種 0-1 標記法,表示在到達分葉之前所傳遞的節點。 中的 Paths $i$-th 元素表示$i$-th-節點是否 ($i$ 索引) 。 例如,達到 Leaf -1 時會以 $[1, 1, 0, 0]$ 作為 Paths 。 如果有多個樹狀結構,則此估算器只會從所有樹狀結構串連 Trees 's's PathsLeaves (第一個樹狀結構的資訊會先出現在串連向量) 。

如需使用範例的連結,請參閱另請參閱一節。

方法

Fit(IDataView)

產生 , TreeEnsembleModelParameters 將中呼叫 InputColumnNameinput 的資料行對應至三個輸出資料行。

(繼承來源 TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase)
GetOutputSchema(SchemaShape)

PretrainedTreeFeaturizationEstimator 將三個浮向量資料行加入 inputSchema 。 假設有特徵向量資料行,新增的資料行是所有樹狀的預測值、特徵向量的分葉識別碼,以及這些分葉的路徑。

(繼承來源 TreeEnsembleFeaturizationEstimatorBase)

擴充方法

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

將「快取檢查點」附加至估算器鏈結。 這可確保下游估算器會針對快取的資料定型。 在接受多個資料通過的定型器之前,先有快取檢查點會很有説明。

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

指定估算器時,傳回包裝物件,一旦 Fit(IDataView) 呼叫委派即可。 估算器通常務必傳回符合專案的相關資訊,這就是 Fit(IDataView) 方法傳回特定型別物件的原因,而不是只傳回一般 ITransformer 。 不過,同時, IEstimator<TTransformer> 通常會形成具有許多物件的管線,因此我們可能需要透過建置估算器的鏈結,而我們想要取得轉換器的估算器 EstimatorChain<TLastTransformer> 會在此鏈結的某處放置。 在該案例中,我們可以透過這個方法附加呼叫一次會呼叫的委派。

適用於

另請參閱