Forecasting Klasse

Definiert dann die Namen von im automatisierten ML genutzten Vorhersagealgorithmen.

Azure unterstützt diese Regressionsalgorithmen, aber Benutzer müssen die Algorithmen nicht angeben. Verwenden Sie die Parameter allowed_models und blocked_models der AutoMLConfig-Klasse, um Modelle ein- oder auszuschließen.

Weitere Informationen zu automatisiertem ML in Azure finden Sie in den folgenden Artikeln:

• Was ist automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML)?

• Definieren einer Aufgabe für maschinelles Lernen

• Konfigurieren automatisierter ML-Experimente in Python

Vererbung

azureml.train.automl.constants.Regression

Forecasting

Konstruktor

Forecasting()

Attribute

Arimax

Arimax = 'Arimax'

AutoArima

AutoArima = 'AutoArima'

Average

Average = 'Average'

ExponentialSmoothing

ExponentialSmoothing = 'ExponentialSmoothing'

Naive

Naive = 'Naive'

Prophet

Prophet = 'Prophet'

SeasonalAverage

SeasonalAverage = 'SeasonalAverage'

SeasonalNaive

SeasonalNaive = 'SeasonalNaive'

TCNForecaster

TCNForecaster = 'TCNForecaster'