TableFixedParameters Clase

Definición

Espacio de nombres:

Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models

Ensamblado:

Azure.ResourceManager.MachineLearning.dll

Paquete:

Azure.ResourceManager.MachineLearning v1.2.0-beta.2

Se han corregido los parámetros de entrenamiento que no se arrastrarán durante el entrenamiento de la tabla de AutoML.

public class TableFixedParameters

type TableFixedParameters = class

Public Class TableFixedParameters

Herencia

Object

TableFixedParameters

Constructores

TableFixedParameters()

Inicializa una nueva instancia de TableFixedParameters.

Propiedades

Booster	Especifique el tipo de aumento, por ejemplo, gbdt para XGBoost.
BoostingType	Especifique el tipo de potenciación, por ejemplo, gbdt para LightGBM.
GrowPolicy	Especifique la directiva de crecimiento, que controla la forma en que se agregan nuevos nodos al árbol.
LearningRate	Velocidad de aprendizaje para el procedimiento de entrenamiento.
MaxBin	Especifique el número máximo de contenedores discretos en las características continuas del cubo.
MaxDepth	Especifique la profundidad máxima para limitar explícitamente la profundidad del árbol.
MaxLeaves	Especifique las hojas máximas para limitar explícitamente las hojas del árbol.
MinDataInLeaf	Número mínimo de datos por hoja.
MinSplitGain	Reducción mínima de pérdida necesaria para realizar una partición adicional en un nodo hoja del árbol.
ModelName	Nombre del modelo que se va a entrenar.
NEstimators	Especifique el número de árboles (o redondeos) en un modelo.
NumLeaves	Especifique el número de hojas.
PreprocessorName	Nombre del preprocesador que se va a usar.
RegAlpha	Término de regularización L1 en pesos.
RegLambda	Término de regularización L2 en pesos.
Subsample	Proporción de subsamples de la instancia de entrenamiento.
SubsampleFreq	Frecuencia de submuestra.
TreeMethod	Especifique el método de árbol.
WithMean	Si es true, centre antes de escalar los datos con StandardScalar.
WithStd	Si es true, escale los datos con varianza unitaria con StandardScalar.