RegressionCatalog.RegressionTrainers クラス

定義

名前空間:

Microsoft.ML

アセンブリ:

Microsoft.ML.Data.dll

パッケージ:

Microsoft.ML v3.0.1

回帰トレーナーのインスタンスを作成するために によって MLContext 使用されるクラス。

public sealed class RegressionCatalog.RegressionTrainers : Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

type RegressionCatalog.RegressionTrainers = class
    inherit TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

Public NotInheritable Class RegressionCatalog.RegressionTrainers
Inherits TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

継承

Object

TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

RegressionCatalog.RegressionTrainers

拡張メソッド

LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LightGbmRegressionTrainer+Options)	高度なオプションを使用してを作成 LightGbmRegressionTrainer します。これは、勾配ブースティング デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測します。
LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, Stream, String)	事前トレーニング済みの LightGBM モデルから作成 LightGbmRegressionTrainer します。これは、勾配ブースティング デシジョン ツリー回帰を使用してターゲットを予測します。
LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)	を作成 LightGbmRegressionTrainerします。これは、勾配ブースティング デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測します。
Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OlsTrainer+Options)	線形回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して を作成 OlsTrainer します。
Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String)	線形回帰モデルを使用してターゲットを予測する を作成 OlsTrainerします。
LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LbfgsPoissonRegressionTrainer+Options)	線形回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して を作成 LbfgsPoissonRegressionTrainer します。
LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)	線形回帰モデルを使用してターゲットを予測する を作成 LbfgsPoissonRegressionTrainerします。
OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OnlineGradientDescentTrainer+Options)	線形回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して を作成 OnlineGradientDescentTrainer します。
OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, IRegressionLoss, Single, Boolean, Single, Int32)	線形回帰モデルを使用してターゲットを予測する を作成 OnlineGradientDescentTrainerします。
Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SdcaRegressionTrainer+Options)	線形回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して を作成 SdcaRegressionTrainer します。
Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, ISupportSdcaRegressionLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)	線形回帰モデルを使用してターゲットを予測する を作成 SdcaRegressionTrainerします。
FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastForestRegressionTrainer+Options)	デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して を作成 FastForestRegressionTrainer します。
FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32)	デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する を作成 FastForestRegressionTrainerします。
FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeRegressionTrainer+Options)	デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して を作成 FastTreeRegressionTrainer します。
FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)	デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する を作成 FastTreeRegressionTrainerします。
FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeTweedieTrainer+Options)	デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して を作成 FastTreeTweedieTrainer します。
FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)	デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する を作成 FastTreeTweedieTrainerします。
Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, GamRegressionTrainer+Options)	一般化加法モデル (GAM) を使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用してを作成 GamRegressionTrainer します。
Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)	一般化加法モデル (GAM) を使用してターゲットを予測する を作成 GamRegressionTrainerします。