Regression interface
AutoML 資料表垂直中的回歸工作。
- Extends
屬性
primary |
回歸工作的主要計量。 |
task |
多型歧視性,指定這個物件可以是的不同類型 |
training |
AutoML 作業定型階段的輸入。 |
繼承的屬性
cv |
要用於 CVSplit 資料的數據行。 |
featurization |
AutoML 作業所需的特徵化輸入。 |
limit |
AutoMLJob 的執行條件約束。 |
log |
作業的記錄詳細資訊。 |
n |
未提供驗證數據集時,要套用至定型數據集的交叉驗證折疊數。 |
target |
目標數據行名稱:這是預測值數據行。 也稱為分類工作內容中的標籤數據行名稱。 |
test |
測試數據輸入。 |
test |
必須為驗證目的而保留的測試數據集分數。 未提供驗證數據集時,套用介於 (0.0 、 1.0) 之間的值。 |
training |
[必要]定型數據輸入。 |
validation |
驗證數據輸入。 |
validation |
需要為驗證目的預留的定型數據集分數。 未提供驗證數據集時,套用介於 (0.0 、 1.0) 之間的值。 |
weight |
範例權數數據行的名稱。 自動化 ML 支援加權數據行做為輸入,導致數據中的數據列向上或向下加權。 |
屬性詳細資料
primaryMetric
回歸工作的主要計量。
primaryMetric?: string
屬性值
string
taskType
多型歧視性,指定這個物件可以是的不同類型
taskType: "Regression"
屬性值
"Regression"
trainingSettings
繼承的屬性詳細資料
cvSplitColumnNames
featurizationSettings
AutoML 作業所需的特徵化輸入。
featurizationSettings?: TableVerticalFeaturizationSettings
屬性值
limitSettings
AutoMLJob 的執行條件約束。
limitSettings?: TableVerticalLimitSettings
屬性值
logVerbosity
nCrossValidations
未提供驗證數據集時,要套用至定型數據集的交叉驗證折疊數。
nCrossValidations?: NCrossValidationsUnion
屬性值
targetColumnName
目標數據行名稱:這是預測值數據行。 也稱為分類工作內容中的標籤數據行名稱。
targetColumnName?: string
屬性值
string
testData
testDataSize
必須為驗證目的而保留的測試數據集分數。 未提供驗證數據集時,套用介於 (0.0 、 1.0) 之間的值。
testDataSize?: number
屬性值
number
trainingData
validationData
validationDataSize
需要為驗證目的預留的定型數據集分數。 未提供驗證數據集時,套用介於 (0.0 、 1.0) 之間的值。
validationDataSize?: number
屬性值
number
weightColumnName
範例權數數據行的名稱。 自動化 ML 支援加權數據行做為輸入,導致數據中的數據列向上或向下加權。
weightColumnName?: string
屬性值
string