Classe ModelExplanation.Builder (0.2.0)

public static final class ModelExplanation.Builder extends GeneratedMessageV3.Builder<ModelExplanation.Builder> implements ModelExplanationOrBuilder

Metriche di spiegazione aggregate per un modello rispetto a un insieme di istanze.

Tipo di protobuf google.cloud.vertexai.v1beta1.ModelExplanation

Ereditarietà

Object > AbstractMessageLite.Builder<MessageType,BuilderType> > AbstractMessage.Builder<BuilderType> > GeneratedMessageV3.Builder > ModelExplanation.Builder

Implementa

ModelExplanationOrBuilder

Membri ereditati

AbstractMessage.Builder.findInitializationErrors()

AbstractMessage.Builder.getInitializationErrorString()

AbstractMessage.Builder.internalMergeFrom(AbstractMessageLite)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(byte[])

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(byte[],ExtensionRegistryLite)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(byte[],int,int)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(byte[],int,int,ExtensionsRegistryLite)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(ByteString)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(ByteString,ExtensionsRegistryLite)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(CodedInputStream)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(CodedInputStream,ExtensionsRegistryLite)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(Message)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(InputStream)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(InputStream,ExtensionRegistryLite)

AbstractMessage.Builder.newUninitializedMessageException(Message)

AbstractMessage.Builder.toString()

AbstractMessageLite.Builder.<T>addAll(Iterable<T>,Collection<? super T>)

AbstractMessageLite.Builder.<T>addAll(Iterable<T>,List<? super T>)

AbstractMessageLite.Builder.internalMergeFrom(MessageType)

AbstractMessageLite.Builder.mergeDelimitedFrom(InputStream)

AbstractMessageLite.Builder.mergeDelimitedFrom(InputStream,ExtensionRegistryLite)

AbstractMessageLite.Builder.mergeFrom(MessageLite)

AbstractMessageLite.Builder.newUninitializedMessageException(MessageLite)

generateMessageV3.Builder.addrepeatedField(Descriptors.FieldDescriptor,Object)

GeneratedMessageV3.Builder.clear()

GeneratedMessageV3.Builder.clearField(Descriptors.FieldDescriptor)

GeneratedMessageV3.Builder.clearOneof(Descriptors.OneofDescriptor)

GeneratedMessageV3.Builder.clone()

GeneratedMessageV3.Builder.getAllFields()

GeneratedMessageV3.Builder.getDescriptorForType()

GeneratedMessageV3.Builder.getField(Descriptors.FieldDescriptor)

GeneratedMessageV3.Builder.getFieldBuilder(Descriptors.FieldDescriptor)

GeneratedMessageV3.Builder.getOneofFieldDescriptor(Descriptors.OneofDescriptor)

GeneratedMessageV3.Builder.getParentForChildren()

GeneratedMessageV3.Builder.getRipetiedField(Descriptors.FieldDescriptor,int)

GeneratedMessageV3.Builder.getrepeatedFieldBuilder(Descriptors.FieldDescriptor,int)

GeneratedMessageV3.Builder.getRepeatedFieldCount(Descriptors.FieldDescriptor)

com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.Builder.getUnknownFieldSetBuilder()

GeneratedMessageV3.Builder.getUnknownFields()

GeneratedMessageV3.Builder.hasField(Descriptors.FieldDescriptor)

GeneratedMessageV3.Builder.hasOneof(Descriptors.OneofDescriptor)

GeneratedMessageV3.Builder.internalGetFieldAccessorTable()

GeneratedMessageV3.Builder.internalGetMapField(int)

com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.Builder.internalGetMapFieldReflection(int)

GeneratedMessageV3.Builder.internalGetMutableMapField(int)

com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.Builder.internalGetMutableMapFieldReflection(int)

GeneratedMessageV3.Builder.isClean()

GeneratedMessageV3.Builder.isInitialized()

GeneratedMessageV3.Builder.markClean()

GeneratedMessageV3.Builder.mergeUnknownFields(UnknownFieldSet)

com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.Builder.mergeUnknownLengthDelimitedField(int,com.google.protobuf.ByteString)

com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.Builder.mergeUnknownVarintField(int,int)

GeneratedMessageV3.Builder.newBuilderForField(Descriptors.FieldDescriptor)

GeneratedMessageV3.Builder.onBuilt()

GeneratedMessageV3.Builder.onChanged()

com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.Builder.parseUnknownField(com.google.protobuf.CodedInputStream,com.google.protobuf.ExtensionRegistryLite,int)

generateMessageV3.Builder.setField(Descriptors.FieldDescriptor,Object)

generateMessageV3.Builder.setrepeatedField(Descriptors.FieldDescriptor,int,Object)

com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.Builder.setUnknownFieldSetBuilder(com.google.protobuf.UnknownFieldSet.Builder)

GeneratedMessageV3.Builder.setUnknownFields(UnknownFieldSet)

GeneratedMessageV3.Builder.setUnknownFieldsProto3(UnknownFieldSet)

Object.equals(Object)

Object.finalize()

Object.getClass()

Object.hashCode()

Object.notify()

Object.notifyAll()

Object.wait()

Object.wait(long)

Object.wait(long,int)

Metodi statici

getDescriptor()

public static final Descriptors.Descriptor getDescriptor()

Restituisce
Tipo	Description
Descriptor

Metodi

addAllMeanAttributions(Iterable<? extends Attribution> values)

public ModelExplanation.Builder addAllMeanAttributions(Iterable<? extends Attribution> values)

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Parametro
Nome	Description
values	Iterable<? extends com.google.cloud.vertexai.api.Attribution>

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

addMeanAttributions(Attribution value)

public ModelExplanation.Builder addMeanAttributions(Attribution value)

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Parametro
Nome	Description
value	Attribution

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

addMeanAttributions(Attribution.Builder builderForValue)

public ModelExplanation.Builder addMeanAttributions(Attribution.Builder builderForValue)

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Parametro
Nome	Description
builderForValue	Attribution.Builder

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

addMeanAttributions(int index, Attribution value)

public ModelExplanation.Builder addMeanAttributions(int index, Attribution value)

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Parametri
Nome	Description
index	int
value	Attribution

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

addMeanAttributions(int index, Attribution.Builder builderForValue)

public ModelExplanation.Builder addMeanAttributions(int index, Attribution.Builder builderForValue)

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Parametri
Nome	Description
index	int
builderForValue	Attribution.Builder

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

addMeanAttributionsBuilder()

public Attribution.Builder addMeanAttributionsBuilder()

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Restituisce
Tipo	Description
Attribution.Builder

addMeanAttributionsBuilder(int index)

public Attribution.Builder addMeanAttributionsBuilder(int index)

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Parametro
Nome	Description
index	int

Restituisce
Tipo	Description
Attribution.Builder

addRepeatedField(Descriptors.FieldDescriptor field, Object value)

public ModelExplanation.Builder addRepeatedField(Descriptors.FieldDescriptor field, Object value)

Parametri
Nome	Description
field	FieldDescriptor
value	Object

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

Sostituzioni

generateMessageV3.Builder<BuilderType>.addrepeatedField(campo Descriptors.FieldDescriptor, valore oggetto)

build()

public ModelExplanation build()

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation

buildPartial()

public ModelExplanation buildPartial()

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation

Clear()

public ModelExplanation.Builder clear()

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

Sostituzioni

GeneratoMessageV3.Builder<BuilderType>.clear()

clearField(Descriptors.FieldDescriptor field)

public ModelExplanation.Builder clearField(Descriptors.FieldDescriptor field)

Parametro
Nome	Description
field	FieldDescriptor

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

Sostituzioni

GeneratedMessageV3.Builder<BuilderType>.clearField(campo Descriptors.FieldDescriptor)

clearMeanAttributions()

public ModelExplanation.Builder clearMeanAttributions()

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

clearOneof(Descriptors.OneofDescriptor oneof)

public ModelExplanation.Builder clearOneof(Descriptors.OneofDescriptor oneof)

Parametro
Nome	Description
oneof	OneofDescriptor

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

Sostituzioni

generateMessageV3.Builder<BuilderType>.clearOneof(Descriptors.OneofDescriptor oneof)

clone()

public ModelExplanation.Builder clone()

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

Sostituzioni

generateMessageV3.Builder<BuilderType>.clone()

getDefaultInstanceForType()

public ModelExplanation getDefaultInstanceForType()

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation

getDescriptorForType()

public Descriptors.Descriptor getDescriptorForType()

Restituisce
Tipo	Description
Descriptor

Sostituzioni

GeneratoMessageV3.Builder<BuilderType>.getDescriptorForType()

getMeanAttributions(int index)

public Attribution getMeanAttributions(int index)

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Parametro
Nome	Description
index	int

Restituisce
Tipo	Description
Attribution

getMeanAttributionsBuilder(int index)

public Attribution.Builder getMeanAttributionsBuilder(int index)

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Parametro
Nome	Description
index	int

Restituisce
Tipo	Description
Attribution.Builder

getMeanAttributionsBuilderList()

public List<Attribution.Builder> getMeanAttributionsBuilderList()

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Restituisce
Tipo	Description
List<Builder>

getMeanAttributionsCount()

public int getMeanAttributionsCount()

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Restituisce
Tipo	Description
int

getMeanAttributionsList()

public List<Attribution> getMeanAttributionsList()

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Restituisce
Tipo	Description
List<Attribution>

getMeanAttributionsOrBuilder(int index)

public AttributionOrBuilder getMeanAttributionsOrBuilder(int index)

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Parametro
Nome	Description
index	int

Restituisce
Tipo	Description
AttributionOrBuilder

getMeanAttributionsOrBuilderList()

public List<? extends AttributionOrBuilder> getMeanAttributionsOrBuilderList()

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Restituisce
Tipo	Description
List<? extends com.google.cloud.vertexai.api.AttributionOrBuilder>

internalGetFieldAccessorTable()

protected GeneratedMessageV3.FieldAccessorTable internalGetFieldAccessorTable()

Restituisce
Tipo	Description
FieldAccessorTable

Sostituzioni

GeneratoMessageV3.Builder<BuilderType>.internalGetFieldAccessorTable()

isInitialized()

public final boolean isInitialized()

Restituisce
Tipo	Description
boolean

Sostituzioni

GeneratoMessageV3.Builder<BuilderType>.isInitialized()

mergeFrom(ModelExplanation other)

public ModelExplanation.Builder mergeFrom(ModelExplanation other)

Parametro
Nome	Description
other	ModelExplanation

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

mergeFrom(CodedInputStream input, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)

public ModelExplanation.Builder mergeFrom(CodedInputStream input, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)

Parametri
Nome	Description
input	CodedInputStream
extensionRegistry	ExtensionRegistryLite

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

Sostituzioni

AbstractMessage.Builder<BuilderType>.mergeFrom(CodedInputStream input, ExtensionRegistryLite ExtensionRegistry)

Eccezioni
Tipo	Description
IOException

mergeFrom(Message other)

public ModelExplanation.Builder mergeFrom(Message other)

Parametro
Nome	Description
other	Message

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

Sostituzioni

AbstractMessage.Builder<BuilderType>.mergeFrom(Message other)

mergeUnknownFields(UnknownFieldSet unknownFields)

public final ModelExplanation.Builder mergeUnknownFields(UnknownFieldSet unknownFields)

Parametro
Nome	Description
unknownFields	UnknownFieldSet

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

Sostituzioni

generateMessageV3.Builder<BuilderType>.mergeUnknownFields(UnknownFieldSet usi campi sconosciuti)

removeMeanAttributions(int index)

public ModelExplanation.Builder removeMeanAttributions(int index)

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Parametro
Nome	Description
index	int

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

setField(Descriptors.FieldDescriptor field, Object value)

public ModelExplanation.Builder setField(Descriptors.FieldDescriptor field, Object value)

Parametri
Nome	Description
field	FieldDescriptor
value	Object

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

Sostituzioni

generateMessageV3.Builder<BuilderType>.setField(campo Descriptors.FieldDescriptor, valore oggetto)

setMeanAttributions(int index, Attribution value)

public ModelExplanation.Builder setMeanAttributions(int index, Attribution value)

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Parametri
Nome	Description
index	int
value	Attribution

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

setMeanAttributions(int index, Attribution.Builder builderForValue)

public ModelExplanation.Builder setMeanAttributions(int index, Attribution.Builder builderForValue)

Solo output. Attribuzioni aggregate che spiegano gli output di previsione del modello sul set di istanze. Le attribuzioni sono raggruppate per output.

Per i modelli che prevedono un solo output, ad esempio i modelli di regressione che prevedono un solo punteggio, esiste un solo attributo che spiega l'output previsto. Per i modelli che prevedono più output, ad esempio i modelli multiclasse che prevedono più classi, ogni elemento spiega un elemento specifico. Attribution.output_index può essere utilizzato per identificare l'output che viene spiegato da questa attribuzione.

La media dei campi baselineOutputValue, instanceOutputValue e featureAttributions viene calcolata in base ai dati di test.

NOTA: al momento i modelli di classificazione tabulare AutoML producono una sola attribuzione, che calcola la media delle attribuzioni per tutte le classi che prevede. Il campo Attribution.approximation_error non viene compilato.

repeated .google.cloud.vertexai.v1beta1.Attribution mean_attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];

Parametri
Nome	Description
index	int
builderForValue	Attribution.Builder

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

setRepeatedField(Descriptors.FieldDescriptor field, int index, Object value)

public ModelExplanation.Builder setRepeatedField(Descriptors.FieldDescriptor field, int index, Object value)

Parametri
Nome	Description
field	FieldDescriptor
index	int
value	Object

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

Sostituzioni

generateMessageV3.Builder<BuilderType>.setrepeatedField(campo Descriptors.FieldDescriptor, indice int, valore oggetto)

setUnknownFields(UnknownFieldSet unknownFields)

public final ModelExplanation.Builder setUnknownFields(UnknownFieldSet unknownFields)

Parametro
Nome	Description
unknownFields	UnknownFieldSet

Restituisce
Tipo	Description
ModelExplanation.Builder

Sostituzioni

GeneratoMessageV3.Builder<BuilderType>.setUnknownFields(UnknownFieldSetUnknownFields)