QuantileRegressionTree クラス
定義
重要
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Microsoft.ML.Trainers.FastTree.InternalQuantileRegressionTreeの属性をユーザーに公開するためのコンテナー クラス。 このクラスは変更不可であるため、多くの読み取り専用メンバーが含まれています。 RegressionTreeBaseから継承された内容に加えて、leafIndex のリーフとその重みに分類される (サブサンプリングされた) トレーニング ラベルを公開するGetLeafSamplesAt(Int32)とGetLeafSampleWeightsAt(Int32)を追加します。
public sealed class QuantileRegressionTree : Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RegressionTreeBasetype QuantileRegressionTree = class
inherit RegressionTreeBasePublic NotInheritable Class QuantileRegressionTree
Inherits RegressionTreeBase- 継承
プロパティ
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| CategoricalSplitFlags |
分割関数の種類を決定します。 CategoricalSplitFlags[i]が true の場合、i 番目のノードはカテゴリ分割関数を使用します。 それ以外の場合は、従来の数値分割が使用されます。 (継承元 RegressionTreeBase) |
| LeafValues |
LeafValues[i] は、i 番目のリーフで学習された値です。 (継承元 RegressionTreeBase) |
| LeftChild |
LeftChild[i] は、(1) NumericalSplitFeatureIndexes[i] によってインデックス付けされた数値特徴量がしきい値 NumericalSplitThresholds[i]以下である場合、または (2) nodeIndex=i を使用して GetCategoricalCategoricalSplitFeatureRangeAt(Int32)の戻り値によってインデックスが作成されたカテゴリ特徴が nodeIndex=i を持つ GetCategoricalSplitFeaturesAt(Int32) のサブセットでない場合に使用される、i 番目のノードの子インデックスです。
ケース (1) は、 CategoricalSplitFlags[i] が false の場合にのみ発生し、それ以外の場合は (2) が発生します。 負でない戻り値は、ノード (つまり、リーフではない) を意味します。たとえば、2 は基になる Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RegressionTreeBase._treeの 3 番目のノードを意味します。 負の戻り値はリーフを意味します。たとえば、-1 は、基になるMicrosoft.ML.Trainers.FastTree.RegressionTreeBase._treeの |
| NumberOfLeaves |
ツリー内の葉の数。 NumberOfLeavesでは、非リーフ ノードは考慮されないことに注意してください。 (継承元 RegressionTreeBase) |
| NumberOfNodes |
ツリー内のノードの数。 これには葉は含まれません。 たとえば、node0->node1、node0->leaf3、node1->leaf1、node1->leaf2、 NumberOfNodes 、 NumberOfLeaves を持つツリーはそれぞれ 2 と 3 である必要があります。 (継承元 RegressionTreeBase) |
| NumericalSplitFeatureIndexes |
NumericalSplitFeatureIndexes[i] は、i 番目のノードの分割関数を使用する特徴インデックスです。 この値は、 CategoricalSplitFlags[i] が false の場合にのみ有効です。 (継承元 RegressionTreeBase) |
| NumericalSplitThresholds |
NumericalSplitThresholds[i] は、 NumericalSplitFeatureIndexes[i] によってインデックス付けされた機能のしきい値です。ここで、i は i 番目のノードのインデックスです (たとえば、i は Microsoft.ML.Trainers.FastTree.RegressionTreeBase._tree の 2 番目のノードに対して 1 です)。 (継承元 RegressionTreeBase) |
| RightChild |
RightChild[i] は、 LeftChildのドキュメントに記載されている 2 つの条件 (1) と (2) が true でない場合に使用される i 番目のノードの子インデックスです。 戻り値は、 LeftChildで使用される形式に従います。 (継承元 RegressionTreeBase) |
| SplitGains |
ノードでデータを分割することによって得られる利益。 その i 番目の値は、i 番目のノードでの分割から計算されます。 (継承元 RegressionTreeBase) |
メソッド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| GetCategoricalCategoricalSplitFeatureRangeAt(Int32) |
nodeIndex によってインデックス付けされたノードで使用されるカテゴリしきい値の範囲を返します。 nodeIndex によってインデックス付けされたノードでのカテゴリ分割では、一度に複数の連続する入力特徴を考慮できます。範囲は GetCategoricalCategoricalSplitFeatureRangeAt(Int32)で指定されます。 戻り値は常に 2 要素配列です。その 1 番目の要素は開始インデックスであり、2 番目の要素は特徴セグメントの終了インデックスです。 戻り値は、 CategoricalSplitFlags [nodeIndex] が true の場合にのみ有効です。 (継承元 RegressionTreeBase) |
| GetCategoricalSplitFeaturesAt(Int32) |
nodeIndex によってインデックス付けされたノードで使用されるカテゴリのしきい値を返します。 考慮された入力機能が、 GetCategoricalSplitFeaturesAt(Int32)によって返された値と一致しない場合は、しきい値未満のイベントと呼ばれるため、 LeftChild[nodeIndex] は入力を次に実行する子ノードです。 戻り値は、 CategoricalSplitFlags [nodeIndex] が true の場合にのみ有効です。 (継承元 RegressionTreeBase) |
| GetLeafSamplesAt(Int32) |
指定したリーフに分類されるトレーニング ラベルを返します。 |
| GetLeafSampleWeightsAt(Int32) |
指定したリーフに分類されるトレーニング ラベルの重みを返します。 GetLeafSamplesAt(Int32)で同じ入力を使用GetLeafSampleWeightsAt(Int32)場合、この関数の i 番目の戻り値は、GetLeafSamplesAt(Int32)の i 番目のラベルの重みになります。 |