AutoCatalog 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.AutoML

어셈블리:

Microsoft.ML.AutoML.dll

패키지:

Microsoft.ML.AutoML v0.21.1

사용 가능한 모든 AutoML 작업의 카탈로그입니다.

public sealed class AutoCatalog

type AutoCatalog = class

Public NotInheritable Class AutoCatalog

상속

Object

AutoCatalog

메서드

BinaryClassification(String, String, String, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean, FastTreeOption, LgbmOption, FastForestOption, LbfgsOption, SdcaOption, SearchSpace<FastTreeOption>, SearchSpace<LgbmOption>, SearchSpace<FastForestOption>, SearchSpace<LbfgsOption>, SearchSpace<SdcaOption>)	이진 분류에 대한 목록을 SweepableEstimator 만듭니다.
CreateBinaryClassificationExperiment(BinaryExperimentSettings)	이진 분류 데이터 세트에서 실행할 새 AutoML 실험을 만듭니다.
CreateBinaryClassificationExperiment(UInt32)	이진 분류 데이터 세트에서 실행할 새 AutoML 실험을 만듭니다.
CreateExperiment(AutoMLExperiment+AutoMLExperimentSettings)	를 만듭니다 AutoMLExperiment.
CreateMulticlassClassificationExperiment(MulticlassExperimentSettings)	다중 클래스 분류 데이터 세트에서 실행할 새 AutoML 실험을 만듭니다.
CreateMulticlassClassificationExperiment(UInt32)	다중 클래스 분류 데이터 세트에서 실행할 새 AutoML 실험을 만듭니다.
CreateRankingExperiment(RankingExperimentSettings)	순위 데이터 세트에서 실행할 새 AutoML 실험을 만듭니다.
CreateRankingExperiment(UInt32)	순위 데이터 세트에서 실행할 새 AutoML 실험을 만듭니다.
CreateRecommendationExperiment(RecommendationExperimentSettings)	권장 사항 데이터 세트에서 실행할 새 AutoML 실험을 만듭니다.
CreateRecommendationExperiment(UInt32)	권장 사항 분류 데이터 세트에서 실행할 새 AutoML 실험을 만듭니다.
CreateRegressionExperiment(RegressionExperimentSettings)	회귀 데이터 세트에서 실행할 새 AutoML 실험을 만듭니다.
CreateRegressionExperiment(UInt32)	회귀 데이터 세트에서 실행할 새 AutoML 실험을 만듭니다.
CreateSweepableEstimator<T>(Func<MLContext,T,IEstimator<ITransformer>>, SearchSpace<T>)	사용자 지정 팩터리 및 검색 공간을 사용하여 스윕 가능한 예측 도구를 만듭니다.
Featurizer(IDataView, ColumnInformation, String)	에 따라 단일 기능 파이프라인을 만듭니다 columnInformation. 이 함수는 의 모든 열을 수집하며 columnInformation, Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.NumericFeaturizer(System.String[],System.String[]) 또는 Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.TextFeaturizer(System.String,System.String)를 사용하여 Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.CatalogFeaturizer(System.String[],System.String[])해당 열을 특징으로 합니다. 그리고 이를 단일 기능 열에 출력으로 결합합니다.
Featurizer(IDataView, String, String[], String[], String[], String[], String[])	에 따라 단일 기능 파이프라인을 만듭니다 data. 이 함수는 의 열이 아닌 의 dataexcludeColumns모든 열을 수집하며 , Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.NumericFeaturizer(System.String[],System.String[]) 또는 Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.TextFeaturizer(System.String,System.String)를 사용하여 Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.CatalogFeaturizer(System.String[],System.String[])해당 열을 특징으로 합니다. 그리고 이를 단일 기능 열에 출력으로 결합합니다.
InferColumns(String, ColumnInformation, Nullable<Char>, Nullable<Boolean>, Nullable<Boolean>, Boolean, Boolean)	에 있는 path파일에서 데이터 세트의 열에 대한 정보를 유추합니다.
InferColumns(String, String, Nullable<Char>, Nullable<Boolean>, Nullable<Boolean>, Boolean, Boolean)	에 있는 path파일에서 데이터 세트의 열에 대한 정보를 유추합니다.
InferColumns(String, UInt32, Boolean, Nullable<Char>, Nullable<Boolean>, Nullable<Boolean>, Boolean, Boolean)	에 있는 path파일에서 데이터 세트의 열에 대한 정보를 유추합니다.
MultiClassification(String, String, String, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean, FastTreeOption, LgbmOption, FastForestOption, LbfgsOption, LbfgsOption, SdcaOption, SdcaOption, SearchSpace<FastTreeOption>, SearchSpace<LgbmOption>, SearchSpace<FastForestOption>, SearchSpace<LbfgsOption>, SearchSpace<LbfgsOption>, SearchSpace<SdcaOption>, SearchSpace<SdcaOption>)	다중 클래스 분류에 대한 목록을 SweepableEstimator 만듭니다.
Regression(String, String, String, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean, FastTreeOption, LgbmOption, FastForestOption, LbfgsOption, SdcaOption, SearchSpace<FastTreeOption>, SearchSpace<LgbmOption>, SearchSpace<FastForestOption>, SearchSpace<LbfgsOption>, SearchSpace<SdcaOption>)	회귀에 대한 목록을 SweepableEstimator 만듭니다.