对 GBTree 的单个训练实例或批次实例执行预测。所有预测函数都接受一个 GBTreeModel 和一个 DMatrix 作为输入，并输出一个预测向量。该预测器不修改模型本身的任何状态。更多...
#include <predictor.h>
xgboost::Predictor 的协作图
公共成员函数 | |
| Predictor (Context const *ctx) | |
| virtual | ~Predictor ()=default |
| virtual void | Configure (Args const &) |
| 配置并在预测缓存中注册输入矩阵。更多... | |
| virtual void | InitOutPredictions (const MetaInfo &info, HostDeviceVector< float > *out_predt, const gbm::GBTreeModel &model) const |
| 初始化输出预测。更多... | |
| virtual void | PredictBatch (DMatrix *dmat, PredictionCacheEntry *out_preds, gbm::GBTreeModel const &model, bst_tree_t tree_begin, bst_tree_t tree_end=0) const =0 |
| 为给定的特征矩阵生成批处理预测。如果可用，可以使用缓存的预测而不是从头开始计算。更多... | |
| virtual bool | InplacePredict (std::shared_ptr< DMatrix > p_fmat, const gbm::GBTreeModel &model, float missing, PredictionCacheEntry *out_preds, bst_tree_t tree_begin=0, bst_tree_t tree_end=0) const =0 |
| 原地预测。更多... | |
| virtual void | PredictLeaf (DMatrix *dmat, HostDeviceVector< float > *out_preds, gbm::GBTreeModel const &model, bst_tree_t tree_end=0) const =0 |
| 预测每棵树的叶子索引，输出将是 nsample * ntree 向量，这仅在 gbtree 预测器中有效。更多... | |
| virtual void | PredictContribution (DMatrix *dmat, HostDeviceVector< float > *out_contribs, gbm::GBTreeModel const &model, bst_tree_t tree_end=0, std::vector< float > const *tree_weights=nullptr, bool approximate=false, int condition=0, unsigned condition_feature=0) const =0 |
| 特征对个体预测的贡献；输出将是一个长度为 (nfeats + 1) * num_output_group * nsample 的向量，按该顺序排列。更多... | |
| virtual void | PredictInteractionContributions (DMatrix *dmat, HostDeviceVector< float > *out_contribs, gbm::GBTreeModel const &model, bst_tree_t tree_end=0, std::vector< float > const *tree_weights=nullptr, bool approximate=false) const =0 |
静态公共成员函数 | |
| static Predictor * | Create (std::string const &name, Context const *ctx) |
| 创建一个新的 Predictor*。更多... | |
保护属性 | |
| Context const * | ctx_ |
详细描述
对 GBTree 的单个训练实例或批次实例执行预测。所有预测函数都接受一个 GBTreeModel 和一个 DMatrix 作为输入，并输出一个预测向量。该预测器不修改模型本身的任何状态。
构造函数和析构函数文档
◆ Predictor()
|
内联显式 |
◆ ~Predictor()
|
virtual默认 |
成员函数文档
◆ Configure()
|
virtual |
配置并在预测缓存中注册输入矩阵。
- 参数
-
cfg 配置。
◆ Create()
|
static |
创建一个新的 Predictor*。
- 参数
-
name 预测器的名称。 ctx 运行时参数的指针。
◆ InitOutPredictions()
|
virtual |
初始化输出预测。
- 参数
-
info 用于预测的 DMatrix 对象的元信息。 out_predt 要初始化的预测向量。 model 用于预测的树模型。
◆ InplacePredict()
|
纯虚函数 |
原地预测。
- 参数
-
p_fmat 包含数据及相关元信息的代理 DMatrix。 model 用于进行预测的模型。 missing 数据中的缺失值。 [输入,输出] out_preds 输出的预测结果。 tree_begin (可选) 用于预测的增强树的起始索引。 tree_end (可选) 增强树的结束索引。0 表示不限制树的数量。
- 返回值
- 如果当前预测器可以处理数据，则返回 true，否则返回 false。
◆ PredictBatch()
|
纯虚函数 |
为给定的特征矩阵生成批处理预测。如果可用，可以使用缓存的预测而不是从头开始计算。
- 参数
-
[输入,输出] dmat 特征矩阵。 [输入,输出] out_preds 输出的预测结果。 model 用于进行预测的模型。 tree_begin 树的起始索引。 tree_end 树的结束索引。
◆ PredictContribution()
|
纯虚函数 |
特征对个体预测的贡献；输出将是一个长度为 (nfeats + 1) * num_output_group * nsample 的向量，按该顺序排列。
- 参数
-
[输入,输出] dmat 输入的特征矩阵。 [输入,输出] out_contribs 输出的特征贡献。 model 用于进行预测的 Model。 tree_end 树的结束索引。 tree_weights (可选) 用于乘以每棵树的权重。 approximate 使用快速近似算法。 condition 基于 condition_feature 进行条件判断 (0=否, -1=条件关闭, 1=条件开启)。 condition_feature 计算期间作为条件（即固定）的特征。
◆ PredictInteractionContributions()
|
纯虚函数 |
◆ PredictLeaf()
|
纯虚函数 |
预测每棵树的叶子索引，输出将是 nsample * ntree 向量，这仅在 gbtree 预测器中有效。
- 参数
-
[输入,输出] dmat 输入的特征矩阵。 [输入,输出] out_preds 输出的预测结果。 model 用于进行预测的 Model。 tree_end (可选) 树的结束索引。
成员数据文档
◆ ctx_
|
保护 |
本类的文档是从以下文件生成的
- /home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/xgboost/checkouts/release_3.0.0/include/xgboost/predictor.h
