tf.raw_ops.BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature

Вычисляет прирост для каждого признака и возвращает наилучшие возможные параметры разбиения для признака.

Альтернативные имена

Псевдонимы для совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature

tf.raw_ops.BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature(
    node_id_range,
    stats_summary_list,
    l1,
    l2,
    tree_complexity,
    min_node_weight,
    max_splits,
    name=None
)

Параметры разбиения — это наилучший порог (идентификатор корзины), приросты и вклады левого/правого узлов для каждого узла каждого признака.

Не все узлы можно разделить по каждому признаку. Поэтому список возможных узлов может различаться для разных признаков. В результате для каждого признака возвращается node_ids_list, содержащий список узлов, которые можно разделить с помощью этого признака.

Таким образом, на выходе получается наилучшее разбиение для каждого признака и каждого узла, которое позднее необходимо объединить, чтобы получить наилучшее разбиение для каждого узла (среди всех возможных признаков).

Длины всех выходных списков одинаковы: num_features. Формы выходных данных совместимы: первые измерения всех тензоров во всех списках совпадают и равны количеству возможных узлов разбиения для каждого признака.

Аргументы
`node_id_range`	`Tensor` типа `int32`. Тензор ранга 1 (shape=[2]), задающий диапазон [first, last) идентификаторов узлов для обработки в пределах `stats_summary_list`. Перебор узлов выполняется между двумя узлами, заданными тензором, как в `for node_id in range(node_id_range[0], node_id_range[1])` (обратите внимание, что последний индекс node_id_range[1] не включается).
`stats_summary_list`	Список как минимум из 1 объекта `Tensor` типа `float32`. Список тензоров ранга 3 (#shape=[max_splits, bucket, 2]) со сводной статистикой (градиент/гессиан), накопленной для каждого узла и каждой корзины каждого признака. Первое измерение тензора соответствует максимальному количеству разбиений, поэтому используются не все его элементы, а только индексы, заданные параметром node_ids.
`l1`	`Tensor` типа `float32`. Коэффициент регуляризации l1 для весов листьев, рассчитываемый на экземпляр.
`l2`	`Tensor` типа `float32`. Коэффициент регуляризации l2 для весов листьев, рассчитываемый на экземпляр.
`tree_complexity`	`Tensor` типа `float32`. Корректировка прироста, рассчитываемая на лист.
`min_node_weight`	`Tensor` типа `float32`. Минимальное среднее значение гессианов в узле, необходимое для того, чтобы узел рассматривался для разбиения.
`max_splits`	`int` со значением `>= 1`. Количество узлов, которые можно разделить во всём дереве. Используется как размерность выходных тензоров.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
Кортеж из объектов `Tensor` (node_ids_list, gains_list, thresholds_list, left_node_contribs_list, right_node_contribs_list).
`node_ids_list`	Список той же длины, что и `stats_summary_list`, состоящий из объектов `Tensor` типа `int32`.
`gains_list`	Список той же длины, что и `stats_summary_list`, состоящий из объектов `Tensor` типа `float32`.
`thresholds_list`	Список той же длины, что и `stats_summary_list`, состоящий из объектов `Tensor` типа `int32`.
`left_node_contribs_list`	Список той же длины, что и `stats_summary_list`, состоящий из объектов `Tensor` типа `float32`.
`right_node_contribs_list`	Список той же длины, что и `stats_summary_list`, состоящий из объектов `Tensor` типа `float32`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature