public final class ModelExplanation extends GeneratedMessageV3 implements ModelExplanationOrBuilder
Metriche di spiegazione aggregate per un modello rispetto a un insieme di istanze.
Tipo di protobuf google.cloud.vertexai.v1beta1.ModelExplanation
Membri ereditati
com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.<ListT>makeMutableCopy(ListT)
com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.<ListT>makeMutableCopy(ListT,int)
com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.<T>emptyList(java.lang.Class<T>)
com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.internalGetMapFieldReflection(int)
Campi statici
MEAN_ATTRIBUTIONS_FIELD_NUMBER
public static final int MEAN_ATTRIBUTIONS_FIELD_NUMBER
| Valore campo |
| Tipo |
Description |
int |
|
Metodi statici
getDefaultInstance()
public static ModelExplanation getDefaultInstance()
getDescriptor()
public static final Descriptors.Descriptor getDescriptor()
newBuilder()
public static ModelExplanation.Builder newBuilder()
newBuilder(ModelExplanation prototype)
public static ModelExplanation.Builder newBuilder(ModelExplanation prototype)
public static ModelExplanation parseDelimitedFrom(InputStream input)
public static ModelExplanation parseDelimitedFrom(InputStream input, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
parseFrom(byte[] data)
public static ModelExplanation parseFrom(byte[] data)
| Parametro |
| Nome |
Description |
data |
byte[]
|
parseFrom(byte[] data, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
public static ModelExplanation parseFrom(byte[] data, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
parseFrom(ByteString data)
public static ModelExplanation parseFrom(ByteString data)
parseFrom(ByteString data, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
public static ModelExplanation parseFrom(ByteString data, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
public static ModelExplanation parseFrom(CodedInputStream input)
public static ModelExplanation parseFrom(CodedInputStream input, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
public static ModelExplanation parseFrom(InputStream input)
public static ModelExplanation parseFrom(InputStream input, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
parseFrom(ByteBuffer data)
public static ModelExplanation parseFrom(ByteBuffer data)
parseFrom(ByteBuffer data, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
public static ModelExplanation parseFrom(ByteBuffer data, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
parser()
public static Parser<ModelExplanation> parser()
Metodi
è uguale a(obj oggetto)
public boolean equals(Object obj)
| Parametro |
| Nome |
Description |
obj |
Object
|
| Restituisce |
| Tipo |
Description |
boolean |
|
Sostituzioni
getDefaultInstanceForType()
public ModelExplanation getDefaultInstanceForType()
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
|
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];
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
|
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> |
|
getParserForType()
public Parser<ModelExplanation> getParserForType()
Sostituzioni
getSerializedSize()
public int getSerializedSize()
| Restituisce |
| Tipo |
Description |
int |
|
Sostituzioni
hashCode()
| Restituisce |
| Tipo |
Description |
int |
|
Sostituzioni
internalGetFieldAccessorTable()
protected GeneratedMessageV3.FieldAccessorTable internalGetFieldAccessorTable()
Sostituzioni
isInitialized()
public final boolean isInitialized()
| Restituisce |
| Tipo |
Description |
boolean |
|
Sostituzioni
newBuilderForType()
public ModelExplanation.Builder newBuilderForType()
newBuilderForType(GeneratedMessageV3.BuilderParent parent)
protected ModelExplanation.Builder newBuilderForType(GeneratedMessageV3.BuilderParent parent)
Sostituzioni
newInstance(GeneratedMessageV3.UnusedPrivateParameter unused)
protected Object newInstance(GeneratedMessageV3.UnusedPrivateParameter unused)
| Restituisce |
| Tipo |
Description |
Object |
|
Sostituzioni
toBuilder()
public ModelExplanation.Builder toBuilder()
writeTo(output di CodedOutputStream)
public void writeTo(CodedOutputStream output)
Sostituzioni
