RankingExperimentSettings Klasse

Referenz

Definition

Namespace:: Microsoft.ML.AutoML

Assembly:: Microsoft.ML.AutoML.dll

Paket:: Microsoft.ML.AutoML v0.21.1

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.

public sealed class RankingExperimentSettings : Microsoft.ML.AutoML.ExperimentSettings

type RankingExperimentSettings = class
    inherit ExperimentSettings

Public NotInheritable Class RankingExperimentSettings
Inherits ExperimentSettings

Vererbung: Object

ExperimentSettings
RankingExperimentSettings

Konstruktoren

RankingExperimentSettings()

Initialisiert eine neue Instanz von RankingExperimentSettings.

Felder

MaxModels

(Geerbt von ExperimentSettings)

Eigenschaften

CacheBeforeTrainer	Ob AutoML vor ML.NET Trainern zwischengespeichert werden soll. Weitere Informationen zum Zwischenspeichern finden Sie unter WantCaching (Geerbt von ExperimentSettings)
CacheDirectoryName	Dies ist der Name des Verzeichnisses, in dem alle Modelle, die während des AutoML-Experiments trainiert wurden, gespeichert werden. Wenn `null`, werden Modelle im Arbeitsspeicher beibehalten, anstatt in den Datenträger geschrieben zu werden. (Bitte beachten Sie: Für ein Experiment mit hoher Laufzeit, die auf einem großen Dataset ausgeführt wird, kann das Deaktivieren von Modellen im Arbeitsspeicher dazu führen, dass ein System Arbeitsspeicher ausläuft.) (Geerbt von ExperimentSettings)
CancellationToken	Abbruchtoken für das AutoML-Experiment. Es verteilt die Benachrichtigung, dass das Experiment abgebrochen werden soll. (Geerbt von ExperimentSettings)
MaxExperimentTimeInSeconds	Maximale Zeit in Sekunden, in denen das Experiment ausgeführt werden darf. (Geerbt von ExperimentSettings)
MaximumMemoryUsageInMegaByte	(Geerbt von ExperimentSettings)
OptimizationMetricTruncationLevel	Maximale Abschneidenstufe für Das Computing (N)DCG
OptimizingMetric	Metrik, die AutoML versucht, im Laufe des Experiments zu optimieren.
Trainers	Die Sammlung von Trainern kann das AutoML-Experiment nutzen.

Gilt für:

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