constants Pacchetto

Contiene classi che definiscono costanti usate per l'interpretazione in Azure Machine Learning.

Per altre informazioni sull'interpretazione, vedere Interpretability: model explanations in automated Machine Learning( Spiegazioni dei modelli in Machine Learning automatizzato).

Classi

Attributes	Specificare costanti per gli attributi.
BackCompat	Fornire costanti necessarie per supportare le versioni precedenti del prodotto.
DNNFramework	Specificare le costanti del framework DNN.
Defaults	Specificare costanti per i valori predefiniti per spiegare i metodi.
Dynamic	Specificare costanti per le classi generate in modo dinamico.
ExplainParams	Specificare costanti per i parametri interpret community (init, explain_local e explain_global).
ExplainType	Fornire costanti per le informazioni sul modello e sul tipo di spiegazione, utili per la visualizzazione.
ExplanationParams	Specificare le costanti per i parametri di spiegazione.
History	Specificare costanti correlate al caricamento di asset per la cronologia di esecuzione.
IO	Specificare le costanti correlate all'input e all'output del file.
LightGBMParams	Specificare le costanti per LightGBM.
LightGBMSerializationConstants	Specificare la classe interna che definisce i campi usati per la serializzazione MimicExplainer.
LoggingNamespace	Specificare le costanti correlate allo spazio dei nomi di registrazione.
MimicSerializationConstants	Specificare la classe interna che definisce i campi usati per la serializzazione MimicExplainer.
RunPropertiesAndTags	Specificare costanti per il rilevamento di tag e proprietà impostati nell'oggetto Run.
SKLearn	Specificare costanti correlate a scikit-learn.
Scoring	Specificare le costanti per spiegare il tempo di assegnazione dei punteggi.
Spacy	Specificare costanti correlate a spaCy.
Tensorflow	Specificare costanti correlate a TensorFlow e TensorBoard.

Enumerazioni

ExplainableModelType	Specificare costanti per il tipo di modello spiegabile.
ModelTask	Specificare le costanti delle attività del modello. Può essere 'classification', 'regression' o 'unknown'. Per impostazione predefinita, il dominio del modello viene dedotto se 'sconosciuto', ma è possibile eseguirne l'override se si specifica 'classification' o 'regression'.
ShapValuesOutput	Specificare le costanti per l'output dei valori SHAP del spiegazione. Può essere "default", "probability" o "teacher_probability". Se si specifica "teacher_probability", si usano le probabilità del modello di insegnante.