Поделиться через

Forecasting interface

  • Ссылка
Пакет:
@azure/arm-machinelearning

Задача прогнозирования в вертикальной таблице AutoML.

Extends

TableVertical,AutoMLVertical

Свойства

forecastingSettings

Прогнозирование входных данных для конкретных задач.
primaryMetric

Основная метрика для задачи прогнозирования.
taskType

Полиморфный дискриминатор, который указывает различные типы, которые этот объект может быть
trainingSettings

Входные данные для этапа обучения для задания AutoML.

Унаследованные свойства

cvSplitColumnNames

Столбцы, используемые для данных CVSplit.
featurizationSettings

Входные данные конструирования признаков, необходимые для задания AutoML.
limitSettings

Ограничения выполнения для AutoMLJob.
logVerbosity

Детализация журнала для задания.
nCrossValidations

Количество сверток перекрестной проверки, применяемых к набору данных для обучения, если набор данных проверки не предоставлен.
targetColumnName

Имя целевого столбца. Это столбец прогнозирующих значений. Также называется именем столбца метки в контексте задач классификации.
testData

Тестовые входные данные.
testDataSize

Доля тестового набора данных, которая должна быть выделена для целей проверки. Значения между (0,0 , 1,0) применяются, если набор данных проверки не предоставлен.
trainingData

[Обязательно] Входные данные для обучения.
validationData

Входные данные проверки.
validationDataSize

Часть обучающего набора данных, которая должна быть выделена для целей проверки. Значения между (0,0 , 1,0) применяются, если набор данных проверки не предоставлен.
weightColumnName

Имя столбца с весом выборок. Автоматизированное машинное обучение поддерживает взвешенный столбец в качестве входных данных, и в результате вес строк данных меняется в большую или меньшую сторону.

Сведения о свойстве

forecastingSettings

Прогнозирование входных данных для конкретных задач.

forecastingSettings?: ForecastingSettings

Значение свойства

ForecastingSettings

primaryMetric

Основная метрика для задачи прогнозирования.

primaryMetric?: string

Значение свойства

string

taskType

Полиморфный дискриминатор, который указывает различные типы, которые этот объект может быть

taskType: "Forecasting"

Значение свойства

"Forecasting"

trainingSettings

Входные данные для этапа обучения для задания AutoML.

trainingSettings?: ForecastingTrainingSettings

Значение свойства

ForecastingTrainingSettings

Сведения об унаследованном свойстве

cvSplitColumnNames

Столбцы, используемые для данных CVSplit.

cvSplitColumnNames?: string[]

Значение свойства

string[]

Наследуется отTableVertical.cvSplitColumnNames

featurizationSettings

Входные данные конструирования признаков, необходимые для задания AutoML.

featurizationSettings?: TableVerticalFeaturizationSettings

Значение свойства

TableVerticalFeaturizationSettings

Наследуется отTableVertical.featurizationSettings

limitSettings

Ограничения выполнения для AutoMLJob.

limitSettings?: TableVerticalLimitSettings

Значение свойства

TableVerticalLimitSettings

Наследуется отTableVertical.limitSettings

logVerbosity

Детализация журнала для задания.

logVerbosity?: string

Значение свойства

string

Наследуется отAutoMLVertical.logVerbosity

nCrossValidations

Количество сверток перекрестной проверки, применяемых к набору данных для обучения, если набор данных проверки не предоставлен.

nCrossValidations?: NCrossValidationsUnion

Значение свойства

NCrossValidationsUnion

Наследуется отTableVertical.nCrossValidations

targetColumnName

Имя целевого столбца. Это столбец прогнозирующих значений. Также называется именем столбца метки в контексте задач классификации.

targetColumnName?: string

Значение свойства

string

Наследуется отAutoMLVertical.targetColumnName

testData

Тестовые входные данные.

testData?: MLTableJobInput

Значение свойства

MLTableJobInput

Наследуется отTableVertical.testData

testDataSize

Доля тестового набора данных, которая должна быть выделена для целей проверки. Значения между (0,0 , 1,0) применяются, если набор данных проверки не предоставлен.

testDataSize?: number

Значение свойства

number

Наследуется отTableVertical.testDataSize

trainingData

[Обязательно] Входные данные для обучения.

trainingData: MLTableJobInput

Значение свойства

MLTableJobInput

Наследуется отAutoMLVertical.trainingData

validationData

Входные данные проверки.

validationData?: MLTableJobInput

Значение свойства

MLTableJobInput

Наследуется отTableVertical.validationData

validationDataSize

Часть обучающего набора данных, которая должна быть выделена для целей проверки. Значения между (0,0 , 1,0) применяются, если набор данных проверки не предоставлен.

validationDataSize?: number

Значение свойства

number

Наследуется отTableVertical.validationDataSize

weightColumnName

Имя столбца с весом выборок. Автоматизированное машинное обучение поддерживает взвешенный столбец в качестве входных данных, и в результате вес строк данных меняется в большую или меньшую сторону.

weightColumnName?: string

Значение свойства

string

Наследуется отTableVertical.weightColumnName