SupportedModels Klasse

Definiert Anzeigenamen für Algorithmen für automatisiertes maschinelles Lernen, die von Azure Machine Learning unterstützt werden.

Wenn Sie vorhaben, Ihre mit erstellten Modelle für automatisiertes maschinelles Lernen in ein ONNX-Modellhttps://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-onnx zu exportieren, beachten Sie, dass nur Algorithmen, die mit einem Sternchen (*) gekennzeichnet sind, in das ONNX-Format konvertiert werden können. Erfahren Sie mehr über das Konvertieren von Modellen in ONNX <https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-automated-ml#automl–onnx>.

Klassifizierung | ————————————| Logistische Regression* | Light GBM* | Gradient Boosting* | Entscheidungsstruktur* | K-Pixelwiederholung* | Lineare SVC | Support Vector Classification (SVC)| Zufällige Gesamtstruktur | Extremely Randomized Trees* | Xgboost* | Averaged Perceptron Classifier | Naive* Bayes | Stochastisches Gradientenabstiegsverfahren (SGD)* | Linearer SVM-Klassifizierer* | Tabnet-Klassifizierer |

Regression | ———————————– | Elastisches Netz* | Light GBM* | Gradient Boosting* | Entscheidungsstruktur* | K-Pixelwiederholung* | LARS Lasso* | Stochastisches Gradientenabstiegsverfahren (SGD) | Zufällige Gesamtstruktur* | Extremely Randomized Trees* | Xgboost* | Online Gradient Descent Regressor | Schneller linearer Regressor | Tabnet-Regressor |

Zeitreihenvorhersagen | ———————————– | Elastisches Netz | Light GBM | Gradient Boosting | Entscheidungsstruktur | K-Pixelwiederholung | LARS Lasso | Stochastisches Gradientenabstiegsverfahren (SGD) | Zufällige Gesamtstruktur | Extremely Randomized Trees | Xgboost | Auto-ARIMA | Prophet | ForecastTCN |

Vererbung

builtins.object

SupportedModels

Konstruktor

SupportedModels()