AutoMLVerticalRegression Classe

Inicializa uma nova instância de AutoMLVerticalRegression.

Colunas a serem usadas para dados CVSplit.

Entradas de recursos necessárias para o trabalho do AutoML.

Parâmetros de modelo/treinamento que permanecerão constantes durante todo o treinamento.

Restrições de execução para AutoMLJob.

Detalhamento de log para o trabalho.

Número de dobras de validação cruzada a serem aplicadas no conjunto de dados de treinamento quando o conjunto de dados de validação não for fornecido. NCrossValidations Observe que é a classe base. De acordo com o cenário, uma classe derivada da classe base pode precisar ser atribuída aqui ou essa propriedade precisa ser convertida em uma das classes derivadas possíveis. As classes derivadas disponíveis incluem AutoNCrossValidations e CustomNCrossValidations.

Métrica primária para a tarefa de regressão.

Espaço de pesquisa para amostragem de diferentes combinações de modelos e seus hiperparâmetros.

Configurações para limpeza de modelo e ajuste de hiperparâmetro.

Nome da coluna de destino: esta é a coluna de valores de previsão. Também conhecido como nome da coluna de rótulo no contexto de tarefas de classificação.

Testar a entrada de dados.

A fração do conjunto de dados de teste que precisa ser reservada para fins de validação. Valores entre (0,0 , 1,0) Aplicados quando o conjunto de dados de validação não é fornecido.

[Obrigatório] Entrada de dados de treinamento.

Entradas para a fase de treinamento para um trabalho de AutoML.

Entradas de dados de validação.

A fração do conjunto de dados de treinamento que precisa ser reservada para fins de validação. Valores entre (0,0 , 1,0) Aplicados quando o conjunto de dados de validação não é fornecido.

O nome da coluna de peso de amostra. O ML Automatizado oferece suporte a uma coluna ponderada como uma entrada, fazendo com que as linhas nos dados sejam ponderadas para cima ou para baixo.