RegressionCatalog Clase

Referencia

Definición

Espacio de nombres:: Microsoft.ML

Ensamblado:: Microsoft.ML.Data.dll

Paquete:: Microsoft.ML v3.0.1

Paquete:: Microsoft.ML v1.0.0

Paquete:: Microsoft.ML v1.1.0

Paquete:: Microsoft.ML v1.2.0

Paquete:: Microsoft.ML v1.3.1

Paquete:: Microsoft.ML v1.4.0

Paquete:: Microsoft.ML v1.5.5

Paquete:: Microsoft.ML v1.6.0

Paquete:: Microsoft.ML v1.7.0

Paquete:: Microsoft.ML v2.0.0

Importante

Parte de la información hace referencia a la versión preliminar del producto, que puede haberse modificado sustancialmente antes de lanzar la versión definitiva. Microsoft no otorga ninguna garantía, explícita o implícita, con respecto a la información proporcionada aquí.

Clase usada por MLContext para crear instancias de componentes de regresión, como instructores y evaluadores.

public sealed class RegressionCatalog : Microsoft.ML.TrainCatalogBase

type RegressionCatalog = class
    inherit TrainCatalogBase

Public NotInheritable Class RegressionCatalog
Inherits TrainCatalogBase

Herencia: Object

TrainCatalogBase
RegressionCatalog

Propiedades

Trainers

Lista de instructores para realizar regresión.

Métodos

CrossValidate(IDataView, IEstimator<ITransformer>, Int32, String, String, Nullable<Int32>)	Ejecute la validación cruzada sobre `numberOfFolds` plegamientos de `data`, ajustando `estimator`y respetando `samplingKeyColumnName` si se proporciona. A continuación, evalúe cada submodelo con `labelColumnName` y devuelva métricas.
Evaluate(IDataView, String, String)	Evalúa los datos de regresión puntuados.

Métodos de extensión

PermutationFeatureImportance(RegressionCatalog, ITransformer, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)	Importancia de la característica de permutación (PFI) para regresión.
PermutationFeatureImportance<TModel>(RegressionCatalog, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)	Importancia de la característica de permutación (PFI) para regresión.

Se aplica a