TableVertical interface

Paket:

@azure/arm-machinelearning

Abstrakt klass för AutoML-uppgifter som använder tabelldatauppsättning som indata – till exempel klassificering/regression/prognostisering.

Egenskaper

cvSplitColumnNames	Kolumner som ska användas för CVSplit-data.
featurizationSettings	Funktionaliseringsindata som behövs för AutoML-jobb.
limitSettings	Körningsbegränsningar för AutoMLJob.
nCrossValidations	Antal korsvalideringsdelegeringar som ska tillämpas på träningsdatauppsättningen när valideringsdatauppsättningen inte har angetts.
testData	Testa indata.
testDataSize	Den del av testdatamängden som måste reserveras för valideringsändamål. Värden mellan (0.0 , 1.0) Tillämpas när valideringsdatauppsättningen inte anges.
validationData	Indata för valideringsdata.
validationDataSize	Den del av träningsdatauppsättningen som måste reserveras för valideringssyfte. Värden mellan (0.0 , 1.0) Tillämpas när valideringsdatauppsättningen inte anges.
weightColumnName	Namnet på exempelviktkolumnen. Automatiserad ML stöder en viktad kolumn som indata, vilket gör att rader i data viktas upp eller ned.

Egenskapsinformation

cvSplitColumnNames

Kolumner som ska användas för CVSplit-data.

cvSplitColumnNames?: string[]

Egenskapsvärde

string[]

featurizationSettings

Funktionaliseringsindata som behövs för AutoML-jobb.

featurizationSettings?: TableVerticalFeaturizationSettings

Egenskapsvärde

TableVerticalFeaturizationSettings

limitSettings

Körningsbegränsningar för AutoMLJob.

limitSettings?: TableVerticalLimitSettings

Egenskapsvärde

TableVerticalLimitSettings

nCrossValidations

Antal korsvalideringsdelegeringar som ska tillämpas på träningsdatauppsättningen när valideringsdatauppsättningen inte har angetts.

nCrossValidations?: NCrossValidationsUnion

Egenskapsvärde

NCrossValidationsUnion

testData

Testa indata.

testData?: MLTableJobInput

Egenskapsvärde

MLTableJobInput

testDataSize

Den del av testdatamängden som måste reserveras för valideringsändamål. Värden mellan (0.0 , 1.0) Tillämpas när valideringsdatauppsättningen inte anges.

testDataSize?: number

Egenskapsvärde

number

validationData

Indata för valideringsdata.

validationData?: MLTableJobInput

Egenskapsvärde

MLTableJobInput

validationDataSize

Den del av träningsdatauppsättningen som måste reserveras för valideringssyfte. Värden mellan (0.0 , 1.0) Tillämpas när valideringsdatauppsättningen inte anges.

validationDataSize?: number

Egenskapsvärde

number

weightColumnName

Namnet på exempelviktkolumnen. Automatiserad ML stöder en viktad kolumn som indata, vilket gör att rader i data viktas upp eller ned.

weightColumnName?: string

Egenskapsvärde

string