tf.raw_ops.BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature

Вычисляет выигрыши для каждого признака и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для признака.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

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
)

Информация о разбиении — это наилучший порог (идентификатор корзины), выигрыши и вклады левого/правого узла на узел для каждого признака.

Возможно, что не все узлы могут быть разделены по каждому признаку. Следовательно, список возможных узлов может отличаться между признаками. Поэтому мы возвращаем node_ids_list для каждого признака, содержащий список узлов, которые этот признак может использовать для разбиения.

Таким образом, вывод представляет собой наилучшее разбиение по признакам и узлам, так что его необходимо объединить позже, чтобы получить наилучшее разбиение для каждого узла (среди всех возможных признаков).

Длина списков вывода одинакова, num_features. Форматы вывода совместимы таким образом, что первое измерение всех тензоров всех списков одинаковое и равно числу возможных узлов разбиения для каждого признака.

Аргументы
`node_id_range`	A `Tensor` типа `int32`. Тензор ранга 1 (форма=[2]) для указания диапазона [начало, конец) идентификаторов узлов для обработки в `stats_summary_list`. Узлы итерируются между двумя узлами, указанными в тензоре, как в `for node_id in range(node_id_range[0], node_id_range[1])` (обратите внимание, что последний индексный узел node_id_range[1] является исключительным).
`stats_summary_list`	Список не менее 1 `Tensor` объектов типа `float32`. Список тензоров ранга 3 (#форма=[макс_разбиений, корзина, 2]) для суммарного статистического отчета (градиент/гессиан) на узел по корзинам для каждого признака. Первое измерение тензора — максимальное количество разбиений, и поэтому не все элементы будут использованы, но будут использованы только индексы, указанные node_ids.
`l1`	A `Tensor` типа `float32`. Коэффициент регуляризации l1 для весов листа, основанный на экземпляре.
`l2`	A `Tensor` типа `float32`. Коэффициент регуляризации l2 для весов листа, основанный на экземпляре.
`tree_complexity`	A `Tensor` типа `float32`. Коррекция выигрыша, основанная на листе.
`min_node_weight`	A `Tensor` типа `float32`. Минимальное среднее значение гессианов в узле, необходимое для того, чтобы узел считался для разбиения.
`max_splits`	A `int` это `>= 1`. количество узлов, которые могут быть разделены в целом дереве. Используется как измерение выходных тензоров.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Кортеж `Tensor` объектов (node_ids_list, gains_list, thresholds_list, left_node_contribs_list, right_node_contribs_list).
`node_ids_list`	Список с длиной, равной `stats_summary_list`, `Tensor` объектов типа `int32`.
`gains_list`	Список с длиной, равной `stats_summary_list`, `Tensor` объектов типа `float32`.
`thresholds_list`	Список с длиной, равной `stats_summary_list`, `Tensor` объектов типа `int32`.
`left_node_contribs_list`	Список с длиной, равной `stats_summary_list`, `Tensor` объектов типа `float32`.
`right_node_contribs_list`	Список с длиной, равной `stats_summary_list`, `Tensor` объектов типа `float32`.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/raw_ops/BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature