TabularLimitSettings Klasse

Beschränken Sie die Einstellungen für eine AutoML-Tabellen verticals.

Vererbung

azure.ai.ml.entities._mixins.RestTranslatableMixin

TabularLimitSettings

Konstruktor

TabularLimitSettings(*, enable_early_termination: bool | None = None, exit_score: float | None = None, max_concurrent_trials: int | None = None, max_cores_per_trial: int | None = None, max_nodes: int | None = None, max_trials: int | None = None, timeout_minutes: int | None = None, trial_timeout_minutes: int | None = None)

Parameter

Name	Beschreibung
enable_early_termination Erforderlich	bool Gibt an, ob die vorzeitige Beendigung aktiviert wird, wenn sich der Score auf kurze Sicht nicht verbessert. Der Standardwert ist True.
exit_score Erforderlich	float Der Zielscore für das Experiment. Das Experiment wird beendet, nachdem dieser Score erreicht wurde.
max_concurrent_trials Erforderlich	int Maximale Anzahl gleichzeitiger AutoML-Iterationen.
max_cores_per_trial Erforderlich	int Die maximale Anzahl von Threads, die für eine bestimmte Trainingsiteration verwendet werden sollen.
max_nodes Erforderlich	int [Experimentell] Die maximale Anzahl von Knoten, die für verteiltes Training verwendet werden sollen. Für Vorhersagen wird jedes Modell mit max(2, int(max_nodes/max_concurrent_trials))-Knoten trainiert. Für die Klassifizierung/Regression wird jedes Modell mit max_nodes Knoten trainiert. Hinweis: Dieser Parameter befindet sich in der öffentlichen Vorschau und kann sich in Zukunft ändern.
max_trials Erforderlich	int Maximale Anzahl von AutoML-Iterationen.
timeout_minutes Erforderlich	int AutoML-Auftragstimeout.
trial_timeout_minutes Erforderlich	int AutoML-Auftragstimeout.

Keyword-Only Parameter

Name	Beschreibung
enable_early_termination Erforderlich
exit_score Erforderlich
max_concurrent_trials Erforderlich
max_cores_per_trial Erforderlich
max_nodes Erforderlich
max_trials Erforderlich
timeout_minutes Erforderlich
trial_timeout_minutes Erforderlich