MachineLearningForecasting Klasse
Definition
Wichtig
Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.
Prognosetask in der vertikalen AutoML-Tabelle.
public class MachineLearningForecasting : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.AutoMLVerticaltype MachineLearningForecasting = class
inherit AutoMLVerticalPublic Class MachineLearningForecasting
Inherits AutoMLVertical- Vererbung
Konstruktoren
| MachineLearningForecasting(MachineLearningTableJobInput) |
Initialisiert eine neue instance von MachineLearningForecasting. |
Eigenschaften
| CvSplitColumnNames |
Spalten, die für CVSplit-Daten verwendet werden sollen. |
| FeaturizationSettings |
Featurisierungseingaben, die für den AutoML-Auftrag erforderlich sind. |
| FixedParameters |
Modell-/Trainingsparameter, die während des gesamten Trainings konstant bleiben. |
| ForecastingSettings |
Vorhersageaufgabenspezifische Eingaben. |
| LimitSettings |
Ausführungseinschränkungen für AutoMLJob. |
| LogVerbosity |
Protokollieren Sie ausführlich für den Auftrag. (Geerbt von AutoMLVertical) |
| NCrossValidations |
Anzahl der Kreuzvalidierungsfalten, die auf das Trainingsdataset angewendet werden sollen, wenn kein Validierungsdataset bereitgestellt wird. Beachten Sie, dass NCrossValidations die Basisklasse ist. Je nach Szenario muss hier möglicherweise eine abgeleitete Klasse der Basisklasse zugewiesen werden, oder diese Eigenschaft muss in eine der möglichen abgeleiteten Klassen umgewandelt werden. Zu den verfügbaren abgeleiteten Klassen gehören AutoNCrossValidations und CustomNCrossValidations. |
| PrimaryMetric |
Primäre Metrik für den Prognosetask. |
| SearchSpace |
Suchbereich zum Sampling verschiedener Kombinationen von Modellen und deren Hyperparametern. |
| SweepSettings |
Einstellungen für modell sweeping und hyperparameter tuning. |
| TargetColumnName |
Name der Zielspalte: Dies ist die Spalte für Vorhersagewerte. Wird auch als Bezeichnungsspaltenname im Kontext von Klassifizierungsaufgaben bezeichnet. (Geerbt von AutoMLVertical) |
| TestData |
Testdateneingabe. |
| TestDataSize |
Der Anteil des Testdatasets, der für Validierungszwecke reserviert werden muss. Werte zwischen (0.0 , 1.0) Werden angewendet, wenn das Validierungsdataset nicht bereitgestellt wird. |
| TrainingData |
[Erforderlich] Eingabe von Trainingsdaten. (Geerbt von AutoMLVertical) |
| TrainingSettings |
Eingaben für die Trainingsphase für einen AutoML-Auftrag. |
| ValidationData |
Eingaben für Validierungsdaten. |
| ValidationDataSize |
Der Anteil des Trainingsdatasets, der für Validierungszwecke reserviert werden muss. Werte zwischen (0.0 , 1.0) Werden angewendet, wenn das Validierungsdataset nicht bereitgestellt wird. |
| WeightColumnName |
Der Name der Spalte mit Stichprobengewichtungen. Das automatisierte maschinelle Lernen unterstützt eine gewichtete Spalte als Eingabe, wodurch Zeilen in den Daten eine höhere oder niedrigere Gewichtung erhalten. |