Regression interface
Tâche de régression dans la verticale de la table AutoML.
- Extends
Propriétés
primary |
Métrique principale pour la tâche de régression. |
task |
Discriminateur polymorphe, qui spécifie les différents types que cet objet peut être |
training |
Entrées pour la phase d’entraînement d’un travail AutoML. |
Propriétés héritées
cv |
Colonnes à utiliser pour les données CVSplit. |
featurization |
Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. |
limit |
Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. |
log |
Détail du journal pour le travail. |
n |
Nombre de pliages de validation croisée à appliquer sur le jeu de données d’entraînement lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
target |
Nom de la colonne cible : il s’agit de la colonne de valeurs de prédiction. Également appelé nom de colonne d’étiquette dans le contexte des tâches de classification. |
test |
Entrée de données de test. |
test |
Fraction du jeu de données de test qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliquées lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
training |
[Obligatoire] Entrée de données d’entraînement. |
validation |
Entrées de données de validation. |
validation |
Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliquées lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
weight |
Nom de la colonne de pondération d’échantillons. Le ML automatisé prend en charge une colonne pondérée en entrée. Les lignes des données sont alors pondérées en conséquence. |
Détails de la propriété
primaryMetric
Métrique principale pour la tâche de régression.
primaryMetric?: string
Valeur de propriété
string
taskType
Discriminateur polymorphe, qui spécifie les différents types que cet objet peut être
taskType: "Regression"
Valeur de propriété
"Regression"
trainingSettings
Entrées pour la phase d’entraînement d’un travail AutoML.
trainingSettings?: RegressionTrainingSettings
Valeur de propriété
Détails de la propriété héritée
cvSplitColumnNames
Colonnes à utiliser pour les données CVSplit.
cvSplitColumnNames?: string[]
Valeur de propriété
string[]
Hérité deTableVertical.cvSplitColumnNames
featurizationSettings
Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML.
featurizationSettings?: TableVerticalFeaturizationSettings
Valeur de propriété
Hérité deTableVertical.featurizationSettings
limitSettings
Contraintes d’exécution pour AutoMLJob.
limitSettings?: TableVerticalLimitSettings
Valeur de propriété
Hérité deTableVertical.limitSettings
logVerbosity
Détail du journal pour le travail.
logVerbosity?: string
Valeur de propriété
string
Hérité deAutoMLVertical.logVerbosity
nCrossValidations
Nombre de pliages de validation croisée à appliquer sur le jeu de données d’entraînement lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni.
nCrossValidations?: NCrossValidationsUnion
Valeur de propriété
Hérité deTableVertical.nCrossValidations
targetColumnName
Nom de la colonne cible : il s’agit de la colonne de valeurs de prédiction. Également appelé nom de colonne d’étiquette dans le contexte des tâches de classification.
targetColumnName?: string
Valeur de propriété
string
Hérité deAutoMLVertical.targetColumnName
testData
Entrée de données de test.
testData?: MLTableJobInput
Valeur de propriété
Hérité deTableVertical.testData
testDataSize
Fraction du jeu de données de test qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliquées lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni.
testDataSize?: number
Valeur de propriété
number
Hérité deTableVertical.testDataSize
trainingData
[Obligatoire] Entrée de données d’entraînement.
trainingData: MLTableJobInput
Valeur de propriété
validationData
Entrées de données de validation.
validationData?: MLTableJobInput
Valeur de propriété
Hérité deTableVertical.validationData
validationDataSize
Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliquées lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni.
validationDataSize?: number
Valeur de propriété
number
Hérité deTableVertical.validationDataSize
weightColumnName
Nom de la colonne de pondération d’échantillons. Le ML automatisé prend en charge une colonne pondérée en entrée. Les lignes des données sont alors pondérées en conséquence.
weightColumnName?: string
Valeur de propriété
string
Hérité deTableVertical.weightColumnName