RegressionCatalog Třída

Reference

Definice

Obor názvů:: Microsoft.ML

Sestavení:: Microsoft.ML.Data.dll

Balíček:: Microsoft.ML v3.0.1

Balíček:: Microsoft.ML v1.0.0

Balíček:: Microsoft.ML v1.1.0

Balíček:: Microsoft.ML v1.2.0

Balíček:: Microsoft.ML v1.3.1

Balíček:: Microsoft.ML v1.4.0

Balíček:: Microsoft.ML v1.5.5

Balíček:: Microsoft.ML v1.6.0

Balíček:: Microsoft.ML v1.7.0

Balíček:: Microsoft.ML v2.0.0

Důležité

Některé informace platí pro předběžně vydaný produkt, který se může zásadně změnit, než ho výrobce nebo autor vydá. Microsoft neposkytuje žádné záruky, výslovné ani předpokládané, týkající se zde uváděných informací.

Třída používaná MLContext k vytváření instancí regresních komponent, jako jsou trenéři a vyhodnocovače.

public sealed class RegressionCatalog : Microsoft.ML.TrainCatalogBase

type RegressionCatalog = class
    inherit TrainCatalogBase

Public NotInheritable Class RegressionCatalog
Inherits TrainCatalogBase

Dědičnost: Object

TrainCatalogBase
RegressionCatalog

Vlastnosti

Trainers

Seznam trenérů pro provádění regrese.

Metody

CrossValidate(IDataView, IEstimator<ITransformer>, Int32, String, String, Nullable<Int32>)	Spusťte křížové ověření překládáním `numberOfFoldsdata`, montáží `estimator`a dodržováním `samplingKeyColumnName` , pokud je k dispozici. Pak vyhodnoťte jednotlivé dílčí modely a `labelColumnName` vrátíte metriky.
Evaluate(IDataView, String, String)	Vyhodnotí data regrese s skóre.

Metody rozšíření

PermutationFeatureImportance(RegressionCatalog, ITransformer, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)	Důležitost funkce permutace (PFI) pro regresi
PermutationFeatureImportance<TModel>(RegressionCatalog, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)	Důležitost funkce permutace (PFI) pro regresi

Platí pro

Sdílet prostřednictvím