public final class Explanation extends GeneratedMessageV3 implements ExplanationOrBuilder
Spiegazione di una previsione (fornita in
PredictResponse.predictions)
prodotta dal modello su una determinata
istanza.
Tipo di protobuf google.cloud.vertexai.v1.Explanation
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
ATTRIBUTIONS_FIELD_NUMBER
public static final int ATTRIBUTIONS_FIELD_NUMBER
| Valore campo |
| Tipo |
Description |
int |
|
NEIGHBORS_FIELD_NUMBER
public static final int NEIGHBORS_FIELD_NUMBER
| Valore campo |
| Tipo |
Description |
int |
|
Metodi statici
getDefaultInstance()
public static Explanation getDefaultInstance()
getDescriptor()
public static final Descriptors.Descriptor getDescriptor()
newBuilder()
public static Explanation.Builder newBuilder()
newBuilder(Explanation prototype)
public static Explanation.Builder newBuilder(Explanation prototype)
public static Explanation parseDelimitedFrom(InputStream input)
public static Explanation parseDelimitedFrom(InputStream input, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
parseFrom(byte[] data)
public static Explanation parseFrom(byte[] data)
| Parametro |
| Nome |
Description |
data |
byte[]
|
parseFrom(byte[] data, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
public static Explanation parseFrom(byte[] data, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
parseFrom(ByteString data)
public static Explanation parseFrom(ByteString data)
parseFrom(ByteString data, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
public static Explanation parseFrom(ByteString data, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
public static Explanation parseFrom(CodedInputStream input)
public static Explanation parseFrom(CodedInputStream input, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
public static Explanation parseFrom(InputStream input)
public static Explanation parseFrom(InputStream input, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
parseFrom(ByteBuffer data)
public static Explanation parseFrom(ByteBuffer data)
parseFrom(ByteBuffer data, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
public static Explanation parseFrom(ByteBuffer data, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
parser()
public static Parser<Explanation> parser()
Metodi
è uguale a(obj oggetto)
public boolean equals(Object obj)
| Parametro |
| Nome |
Description |
obj |
Object
|
| Restituisce |
| Tipo |
Description |
boolean |
|
Sostituzioni
getAttributions(int index)
public Attribution getAttributions(int index)
Solo output. Attribuzioni delle caratteristiche raggruppate per output previsti.
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.
Per impostazione predefinita, forniamo i valori di Shapley per la classe prevista. Tuttavia,
puoi configurare la richiesta di spiegazione per generare valori di Shapley
anche per qualsiasi altra classe. Ad esempio, se un modello prevede una probabilità di 0.4 per l'approvazione di una richiesta di prestito, la decisione del modello è di rifiutare la richiesta dal giorno p(reject) = 0.6 > p(approve) = 0.4 e i valori predefiniti di Shapley verranno calcolati per la decisione di rifiuto e non per l'approvazione, anche se quest'ultima potrebbe essere la classe positiva.
Se gli utenti impostano ExplanationParameters.top_k, le attribuzioni vengono ordinate per instance_output_value in ordine decrescente. Se
ExplanationParameters.output_indices
è specificato, le attribuzioni vengono archiviate da
Attribution.output_index
nello stesso ordine in cui vengono visualizzate in output_indices.
repeated .google.cloud.vertexai.v1.Attribution attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];
| Parametro |
| Nome |
Description |
index |
int
|
getAttributionsCount()
public int getAttributionsCount()
Solo output. Attribuzioni delle caratteristiche raggruppate per output previsti.
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.
Per impostazione predefinita, forniamo i valori di Shapley per la classe prevista. Tuttavia,
puoi configurare la richiesta di spiegazione per generare valori di Shapley
anche per qualsiasi altra classe. Ad esempio, se un modello prevede una probabilità di 0.4 per l'approvazione di una richiesta di prestito, la decisione del modello è di rifiutare la richiesta dal giorno p(reject) = 0.6 > p(approve) = 0.4 e i valori predefiniti di Shapley verranno calcolati per la decisione di rifiuto e non per l'approvazione, anche se quest'ultima potrebbe essere la classe positiva.
Se gli utenti impostano ExplanationParameters.top_k, le attribuzioni vengono ordinate per instance_output_value in ordine decrescente. Se
ExplanationParameters.output_indices
è specificato, le attribuzioni vengono archiviate da
Attribution.output_index
nello stesso ordine in cui vengono visualizzate in output_indices.
repeated .google.cloud.vertexai.v1.Attribution attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];
| Restituisce |
| Tipo |
Description |
int |
|
getAttributionsList()
public List<Attribution> getAttributionsList()
Solo output. Attribuzioni delle caratteristiche raggruppate per output previsti.
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.
Per impostazione predefinita, forniamo i valori di Shapley per la classe prevista. Tuttavia,
puoi configurare la richiesta di spiegazione per generare valori di Shapley
anche per qualsiasi altra classe. Ad esempio, se un modello prevede una probabilità di 0.4 per l'approvazione di una richiesta di prestito, la decisione del modello è di rifiutare la richiesta dal giorno p(reject) = 0.6 > p(approve) = 0.4 e i valori predefiniti di Shapley verranno calcolati per la decisione di rifiuto e non per l'approvazione, anche se quest'ultima potrebbe essere la classe positiva.
Se gli utenti impostano ExplanationParameters.top_k, le attribuzioni vengono ordinate per instance_output_value in ordine decrescente. Se
ExplanationParameters.output_indices
è specificato, le attribuzioni vengono archiviate da
Attribution.output_index
nello stesso ordine in cui vengono visualizzate in output_indices.
repeated .google.cloud.vertexai.v1.Attribution attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];
getAttributionsOrBuilder(int index)
public AttributionOrBuilder getAttributionsOrBuilder(int index)
Solo output. Attribuzioni delle caratteristiche raggruppate per output previsti.
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.
Per impostazione predefinita, forniamo i valori di Shapley per la classe prevista. Tuttavia,
puoi configurare la richiesta di spiegazione per generare valori di Shapley
anche per qualsiasi altra classe. Ad esempio, se un modello prevede una probabilità di 0.4 per l'approvazione di una richiesta di prestito, la decisione del modello è di rifiutare la richiesta dal giorno p(reject) = 0.6 > p(approve) = 0.4 e i valori predefiniti di Shapley verranno calcolati per la decisione di rifiuto e non per l'approvazione, anche se quest'ultima potrebbe essere la classe positiva.
Se gli utenti impostano ExplanationParameters.top_k, le attribuzioni vengono ordinate per instance_output_value in ordine decrescente. Se
ExplanationParameters.output_indices
è specificato, le attribuzioni vengono archiviate da
Attribution.output_index
nello stesso ordine in cui vengono visualizzate in output_indices.
repeated .google.cloud.vertexai.v1.Attribution attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];
| Parametro |
| Nome |
Description |
index |
int
|
getAttributionsOrBuilderList()
public List<? extends AttributionOrBuilder> getAttributionsOrBuilderList()
Solo output. Attribuzioni delle caratteristiche raggruppate per output previsti.
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.
Per impostazione predefinita, forniamo i valori di Shapley per la classe prevista. Tuttavia,
puoi configurare la richiesta di spiegazione per generare valori di Shapley
anche per qualsiasi altra classe. Ad esempio, se un modello prevede una probabilità di 0.4 per l'approvazione di una richiesta di prestito, la decisione del modello è di rifiutare la richiesta dal giorno p(reject) = 0.6 > p(approve) = 0.4 e i valori predefiniti di Shapley verranno calcolati per la decisione di rifiuto e non per l'approvazione, anche se quest'ultima potrebbe essere la classe positiva.
Se gli utenti impostano ExplanationParameters.top_k, le attribuzioni vengono ordinate per instance_output_value in ordine decrescente. Se
ExplanationParameters.output_indices
è specificato, le attribuzioni vengono archiviate da
Attribution.output_index
nello stesso ordine in cui vengono visualizzate in output_indices.
repeated .google.cloud.vertexai.v1.Attribution attributions = 1 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];
| Restituisce |
| Tipo |
Description |
List<? extends com.google.cloud.vertexai.api.AttributionOrBuilder> |
|
getDefaultInstanceForType()
public Explanation getDefaultInstanceForType()
getNeighbors(int index)
public Neighbor getNeighbors(int index)
Solo output. Elenco dei vicini più prossimi per spiegazioni basate su esempi.
Per i modelli di cui è stato eseguito il deployment con la funzionalità di spiegazione degli esempi attivata, il campo delle attribuzioni è vuoto e viene invece compilato il campo dei vicini.
repeated .google.cloud.vertexai.v1.Neighbor neighbors = 2 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];
| Parametro |
| Nome |
Description |
index |
int
|
getNeighborsCount()
public int getNeighborsCount()
Solo output. Elenco dei vicini più prossimi per spiegazioni basate su esempi.
Per i modelli di cui è stato eseguito il deployment con la funzionalità di spiegazione degli esempi attivata, il campo delle attribuzioni è vuoto e viene invece compilato il campo dei vicini.
repeated .google.cloud.vertexai.v1.Neighbor neighbors = 2 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];
| Restituisce |
| Tipo |
Description |
int |
|
getNeighborsList()
public List<Neighbor> getNeighborsList()
Solo output. Elenco dei vicini più prossimi per spiegazioni basate su esempi.
Per i modelli di cui è stato eseguito il deployment con la funzionalità di spiegazione degli esempi attivata, il campo delle attribuzioni è vuoto e viene invece compilato il campo dei vicini.
repeated .google.cloud.vertexai.v1.Neighbor neighbors = 2 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];
getNeighborsOrBuilder(int index)
public NeighborOrBuilder getNeighborsOrBuilder(int index)
Solo output. Elenco dei vicini più prossimi per spiegazioni basate su esempi.
Per i modelli di cui è stato eseguito il deployment con la funzionalità di spiegazione degli esempi attivata, il campo delle attribuzioni è vuoto e viene invece compilato il campo dei vicini.
repeated .google.cloud.vertexai.v1.Neighbor neighbors = 2 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];
| Parametro |
| Nome |
Description |
index |
int
|
getNeighborsOrBuilderList()
public List<? extends NeighborOrBuilder> getNeighborsOrBuilderList()
Solo output. Elenco dei vicini più prossimi per spiegazioni basate su esempi.
Per i modelli di cui è stato eseguito il deployment con la funzionalità di spiegazione degli esempi attivata, il campo delle attribuzioni è vuoto e viene invece compilato il campo dei vicini.
repeated .google.cloud.vertexai.v1.Neighbor neighbors = 2 [(.google.api.field_behavior) = OUTPUT_ONLY];
| Restituisce |
| Tipo |
Description |
List<? extends com.google.cloud.vertexai.api.NeighborOrBuilder> |
|
getParserForType()
public Parser<Explanation> 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 Explanation.Builder newBuilderForType()
newBuilderForType(GeneratedMessageV3.BuilderParent parent)
protected Explanation.Builder newBuilderForType(GeneratedMessageV3.BuilderParent parent)
Sostituzioni
newInstance(GeneratedMessageV3.UnusedPrivateParameter unused)
protected Object newInstance(GeneratedMessageV3.UnusedPrivateParameter unused)
| Restituisce |
| Tipo |
Description |
Object |
|
Sostituzioni
toBuilder()
public Explanation.Builder toBuilder()
writeTo(output di CodedOutputStream)
public void writeTo(CodedOutputStream output)
Sostituzioni
