مشاركة عبر


Classification interface

مهمة التصنيف في جدول AutoML عمودي.

يمتد

الخصائص

positiveLabel

تسمية إيجابية لحساب المقاييس الثنائية.

primaryMetric

المقياس الأساسي للمهمة.

taskType

تمييزي متعدد الأشكال، والذي يحدد الأنواع المختلفة التي يمكن أن يكون هذا الكائن

trainingSettings

مدخلات لمرحلة التدريب لوظيفة AutoML.

الخصائص الموروثة

cvSplitColumnNames

الأعمدة المراد استخدامها لبيانات CVSplit.

featurizationSettings

مدخلات التمييز المطلوبة لمهمة AutoML.

limitSettings

قيود التنفيذ ل AutoMLJob.

logVerbosity

تسجيل الإسهاب للوظيفة.

nCrossValidations

عدد طيات التحقق المتقاطعة التي سيتم تطبيقها على مجموعة بيانات التدريب عند عدم توفير مجموعة بيانات التحقق من الصحة.

targetColumnName

اسم العمود الهدف: هذا هو عمود قيم التنبؤ. يعرف أيضا باسم اسم عمود التسمية في سياق مهام التصنيف.

testData

اختبار إدخال البيانات.

testDataSize

جزء مجموعة بيانات الاختبار التي يجب وضعها جانبا لغرض التحقق من الصحة. يتم تطبيق القيم بين (0.0 و1.0) عند عدم توفير مجموعة بيانات التحقق من الصحة.

trainingData

[مطلوب] إدخال بيانات التدريب.

validationData

مدخلات بيانات التحقق من الصحة.

validationDataSize

جزء مجموعة بيانات التدريب التي يجب تخصيصها لغرض التحقق من الصحة. يتم تطبيق القيم بين (0.0 و1.0) عند عدم توفير مجموعة بيانات التحقق من الصحة.

weightColumnName

اسم عمود وزن العينة. يدعم التعلم الآلي التلقائي عمودا مرجحا كإدخل، ما يتسبب في ترجيح الصفوف في البيانات لأعلى أو لأسفل.

تفاصيل الخاصية

positiveLabel

تسمية إيجابية لحساب المقاييس الثنائية.

positiveLabel?: string

قيمة الخاصية

string

primaryMetric

المقياس الأساسي للمهمة.

primaryMetric?: string

قيمة الخاصية

string

taskType

تمييزي متعدد الأشكال، والذي يحدد الأنواع المختلفة التي يمكن أن يكون هذا الكائن

taskType: "Classification"

قيمة الخاصية

"Classification"

trainingSettings

مدخلات لمرحلة التدريب لوظيفة AutoML.

trainingSettings?: ClassificationTrainingSettings

قيمة الخاصية

تفاصيل الخاصية الموروثة

cvSplitColumnNames

الأعمدة المراد استخدامها لبيانات CVSplit.

cvSplitColumnNames?: string[]

قيمة الخاصية

string[]

موروثة منTableVertical.cvSplitColumnNames

featurizationSettings

مدخلات التمييز المطلوبة لمهمة AutoML.

featurizationSettings?: TableVerticalFeaturizationSettings

قيمة الخاصية

الموروثة منTableVertical.featurizationSettings

limitSettings

قيود التنفيذ ل AutoMLJob.

limitSettings?: TableVerticalLimitSettings

قيمة الخاصية

موروثة منTableVertical.limitSettings

logVerbosity

تسجيل الإسهاب للوظيفة.

logVerbosity?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منAutoMLVertical.logVerbosity

nCrossValidations

عدد طيات التحقق المتقاطعة التي سيتم تطبيقها على مجموعة بيانات التدريب عند عدم توفير مجموعة بيانات التحقق من الصحة.

nCrossValidations?: NCrossValidationsUnion

قيمة الخاصية

موروثة منTableVertical.nCrossValidations

targetColumnName

اسم العمود الهدف: هذا هو عمود قيم التنبؤ. يعرف أيضا باسم اسم عمود التسمية في سياق مهام التصنيف.

targetColumnName?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منAutoMLVertical.targetColumnName

testData

اختبار إدخال البيانات.

testData?: MLTableJobInput

قيمة الخاصية

موروث منTableVertical.testData

testDataSize

جزء مجموعة بيانات الاختبار التي يجب وضعها جانبا لغرض التحقق من الصحة. يتم تطبيق القيم بين (0.0 و1.0) عند عدم توفير مجموعة بيانات التحقق من الصحة.

testDataSize?: number

قيمة الخاصية

number

موروث منTableVertical.testDataSize

trainingData

[مطلوب] إدخال بيانات التدريب.

trainingData: MLTableJobInput

قيمة الخاصية

موروث منAutoMLVertical.trainingData

validationData

مدخلات بيانات التحقق من الصحة.

validationData?: MLTableJobInput

قيمة الخاصية

موروثة منTableVertical.validationData

validationDataSize

جزء مجموعة بيانات التدريب التي يجب تخصيصها لغرض التحقق من الصحة. يتم تطبيق القيم بين (0.0 و1.0) عند عدم توفير مجموعة بيانات التحقق من الصحة.

validationDataSize?: number

قيمة الخاصية

number

موروث منTableVertical.validationDataSize

weightColumnName

اسم عمود وزن العينة. يدعم التعلم الآلي التلقائي عمودا مرجحا كإدخل، ما يتسبب في ترجيح الصفوف في البيانات لأعلى أو لأسفل.

weightColumnName?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منTableVertical.weightColumnName