TreeExtensions Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML

Ensamblado:

Microsoft.ML.FastTree.dll

Paquete:

Microsoft.ML.FastTree v2.0.0

Colección de métodos de extensión utilizados por RegressionCatalog, BinaryClassificationCatalog, MulticlassClassificationCatalog, RankingCatalogy TransformsCatalog para crear instancias de instructores de árbol de decisión y caracterizadores.

public static class TreeExtensions

type TreeExtensions = class

Public Module TreeExtensions

Herencia

Object

TreeExtensions

Métodos

FastForest(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, FastForestBinaryTrainer+Options)	Cree FastForestBinaryTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de regresión de árbol de decisión.
FastForest(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32)	Cree FastForestBinaryTrainer, que predice un destino mediante un modelo de regresión de árbol de decisión.
FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastForestRegressionTrainer+Options)	Cree FastForestRegressionTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de regresión de árbol de decisión.
FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32)	Cree FastForestRegressionTrainer, que predice un destino mediante un modelo de regresión de árbol de decisión.
FastTree(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, FastTreeBinaryTrainer+Options)	Cree FastTreeBinaryTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de clasificación binaria de árbol de decisión.
FastTree(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)	Cree FastTreeBinaryTrainer, que predice un destino mediante un modelo de clasificación binaria de árbol de decisión.
FastTree(RankingCatalog+RankingTrainers, FastTreeRankingTrainer+Options)	Cree un FastTreeRankingTrainer objeto con opciones avanzadas, que clasifica una serie de entradas en función de su relevancia, mediante un modelo de clasificación de árbol de decisión.
FastTree(RankingCatalog+RankingTrainers, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)	Cree un FastTreeRankingTrainer, que clasifica una serie de entradas en función de su relevancia, mediante un modelo de clasificación de árbol de decisión.
FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeRegressionTrainer+Options)	Cree FastTreeRegressionTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de regresión de árbol de decisión.
FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)	Cree FastTreeRegressionTrainer, que predice un destino mediante un modelo de regresión de árbol de decisión.
FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeTweedieTrainer+Options)	Cree FastTreeTweedieTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante un modelo de regresión de árbol de decisión.
FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)	Cree FastTreeTweedieTrainer, que predice un destino mediante un modelo de regresión de árbol de decisión.
FeaturizeByFastForestBinary(TransformsCatalog, FastForestBinaryFeaturizationEstimator+Options)	Cree FastForestBinaryFeaturizationEstimator, que usa FastForestBinaryTrainer para entrenar TreeEnsembleModelParameters para crear características basadas en árboles.
FeaturizeByFastForestRegression(TransformsCatalog, FastForestRegressionFeaturizationEstimator+Options)	Cree FastForestRegressionFeaturizationEstimator, que usa FastForestRegressionTrainer para entrenar TreeEnsembleModelParameters para crear características basadas en árboles.
FeaturizeByFastTreeBinary(TransformsCatalog, FastTreeBinaryFeaturizationEstimator+Options)	Cree FastTreeBinaryFeaturizationEstimator, que usa FastTreeBinaryTrainer para entrenar TreeEnsembleModelParameters para crear características basadas en árboles.
FeaturizeByFastTreeRanking(TransformsCatalog, FastTreeRankingFeaturizationEstimator+Options)	Cree FastTreeRankingFeaturizationEstimator, que usa FastTreeRankingTrainer para entrenar TreeEnsembleModelParameters para crear características basadas en árboles.
FeaturizeByFastTreeRegression(TransformsCatalog, FastTreeRegressionFeaturizationEstimator+Options)	Cree FastTreeRegressionFeaturizationEstimator, que usa FastTreeRegressionTrainer para entrenar TreeEnsembleModelParameters para crear características basadas en árboles.
FeaturizeByFastTreeTweedie(TransformsCatalog, FastTreeTweedieFeaturizationEstimator+Options)	Cree FastTreeTweedieFeaturizationEstimator, que usa FastTreeTweedieTrainer para entrenar TreeEnsembleModelParameters para crear características basadas en árboles.
FeaturizeByPretrainTreeEnsemble(TransformsCatalog, PretrainedTreeFeaturizationEstimator+Options)	Cree PretrainedTreeFeaturizationEstimator, que genera características basadas en árbol dadas una TreeEnsembleModelParametersclase .
Gam(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, GamBinaryTrainer+Options)	Cree GamBinaryTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante modelos aditivos generalizados (GAM).
Gam(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)	Cree GamBinaryTrainer, que predice un destino mediante modelos aditivos generalizados (GAM).
Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, GamRegressionTrainer+Options)	Cree GamRegressionTrainer con opciones avanzadas, que predice un destino mediante modelos aditivos generalizados (GAM).
Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)	Cree GamRegressionTrainer, que predice un destino mediante modelos aditivos generalizados (GAM).