Regression interface
Zadanie regresji w tabeli AutoML w pionie.
- Rozszerzenie
Właściwości
primary |
Podstawowa metryka zadania regresji. |
task |
Dyskryminator polimorficzny, który określa różne typy, które mogą być tym obiektem |
training |
Dane wejściowe fazy trenowania dla zadania zautomatyzowanego uczenia maszynowego. |
Właściwości dziedziczone
cv |
Kolumny do użycia dla danych CVSplit. |
featurization |
Dane wejściowe cechowania potrzebne do zadania rozwiązania AutoML. |
limit |
Ograniczenia wykonywania dla zadania AutoMLJob. |
log |
Rejestrowanie szczegółowości zadania. |
n |
Liczba składań krzyżowych, które mają być stosowane w zestawie danych szkoleniowych, gdy zestaw danych sprawdzania poprawności nie jest dostarczany. |
target |
Nazwa kolumny docelowej: jest to kolumna wartości przewidywania. Znana również jako nazwa kolumny etykiety w kontekście zadań klasyfikacji. |
test |
Testowanie danych wejściowych. |
test |
Ułamek zestawu danych testowych, który należy odłożyć do celów walidacji. Wartości z zakresu od (0.0, 1.0) Zastosowane, gdy zestaw danych sprawdzania poprawności nie jest podany. |
training |
[Wymagane] Dane wejściowe danych szkoleniowych. |
validation |
Dane wejściowe danych walidacji. |
validation |
Ułamek zestawu danych trenowania, który należy odłożyć do celów walidacji. Wartości z zakresu od (0.0, 1.0) Zastosowane, gdy zestaw danych sprawdzania poprawności nie jest podany. |
weight |
Nazwa przykładowej kolumny wagi. Zautomatyzowane uczenie maszynowe obsługuje kolumnę ważoną jako dane wejściowe, co powoduje, że wiersze w danych mają być ważone w górę lub w dół. |
Szczegóły właściwości
primaryMetric
Podstawowa metryka zadania regresji.
primaryMetric?: string
Wartość właściwości
string
taskType
Dyskryminator polimorficzny, który określa różne typy, które mogą być tym obiektem
taskType: "Regression"
Wartość właściwości
"Regression"
trainingSettings
Dane wejściowe fazy trenowania dla zadania zautomatyzowanego uczenia maszynowego.
trainingSettings?: RegressionTrainingSettings
Wartość właściwości
Szczegóły właściwości dziedziczonej
cvSplitColumnNames
Kolumny do użycia dla danych CVSplit.
cvSplitColumnNames?: string[]
Wartość właściwości
string[]
Dziedziczone ztabeli TableVertical.cvSplitColumnNames
featurizationSettings
Dane wejściowe cechowania potrzebne do zadania rozwiązania AutoML.
featurizationSettings?: TableVerticalFeaturizationSettings
Wartość właściwości
Dziedziczone ztabeli TableVertical.featurizationSettings
limitSettings
Ograniczenia wykonywania dla zadania AutoMLJob.
limitSettings?: TableVerticalLimitSettings
Wartość właściwości
Dziedziczone ztabeli TableVertical.limitSettings
logVerbosity
Rejestrowanie szczegółowości zadania.
logVerbosity?: string
Wartość właściwości
string
Dziedziczone zautoMLVertical.logVerbosity
nCrossValidations
Liczba składań krzyżowych, które mają być stosowane w zestawie danych szkoleniowych, gdy zestaw danych sprawdzania poprawności nie jest dostarczany.
nCrossValidations?: NCrossValidationsUnion
Wartość właściwości
Dziedziczone ztabeli TableVertical.nCrossValidations
targetColumnName
Nazwa kolumny docelowej: jest to kolumna wartości przewidywania. Znana również jako nazwa kolumny etykiety w kontekście zadań klasyfikacji.
targetColumnName?: string
Wartość właściwości
string
Dziedziczone zautoMLVertical.targetColumnName
testData
Testowanie danych wejściowych.
testData?: MLTableJobInput
Wartość właściwości
Dziedziczone ztabeli TableVertical.testData
testDataSize
Ułamek zestawu danych testowych, który należy odłożyć do celów walidacji. Wartości z zakresu od (0.0, 1.0) Zastosowane, gdy zestaw danych sprawdzania poprawności nie jest podany.
testDataSize?: number
Wartość właściwości
number
Dziedziczone ztabeli TableVertical.testDataSize
trainingData
[Wymagane] Dane wejściowe danych szkoleniowych.
trainingData: MLTableJobInput
Wartość właściwości
Dziedziczone zpliku AutoMLVertical.trainingData
validationData
Dane wejściowe danych walidacji.
validationData?: MLTableJobInput
Wartość właściwości
Dziedziczone ztabeli TableVertical.validationData
validationDataSize
Ułamek zestawu danych trenowania, który należy odłożyć do celów walidacji. Wartości z zakresu od (0.0, 1.0) Zastosowane, gdy zestaw danych sprawdzania poprawności nie jest podany.
validationDataSize?: number
Wartość właściwości
number
Dziedziczone ztabeli TableVertical.validationDataSize
weightColumnName
Nazwa przykładowej kolumny wagi. Zautomatyzowane uczenie maszynowe obsługuje kolumnę ważoną jako dane wejściowe, co powoduje, że wiersze w danych mają być ważone w górę lub w dół.
weightColumnName?: string
Wartość właściwości
string
Dziedziczone ztabeli TableVertical.weightColumnName