constants Paquete

Contiene clases que definen constantes usadas en la interpretación en Azure Machine Learning.

Para más información sobre la interpretabilidad, consulte Capacidad de interpretación: explicaciones de los modelos en el aprendizaje automático automatizado.

Clases

Attributes	Proporciona constantes para los atributos.
BackCompat	Se proporcionan las constantes necesarias para admitir versiones anteriores de nuestro producto.
DNNFramework	Se proporcionan constantes del marco DNN.
Defaults	Proporciona constantes para los valores predeterminados para explicar los métodos.
Dynamic	Proporciona constantes para las clases generadas dinámicamente.
ExplainParams	Proporciona constantes para interpretar los parámetros de la comunidad (init, explain_local explain_global).
ExplainType	Se proporcionan constantes para la información de tipos de modelo y explicación, útiles para la visualización.
ExplanationParams	Proporciona constantes para los parámetros de explicación.
History	Proporciona constantes relacionadas con la carga de recursos para el historial de ejecución.
IO	Proporcione constantes relacionadas con la entrada y salida del archivo.
LightGBMParams	Proporciona constantes para LightGBM.
LightGBMSerializationConstants	Proporcione una clase interna que defina los campos usados para la serialización MimicExpcialner.
LoggingNamespace	Proporcione constantes relacionadas con el espacio de nombres de registro.
MimicSerializationConstants	Proporcione una clase interna que defina los campos usados para la serialización MimicExpcialner.
RunPropertiesAndTags	Proporciona constantes para el seguimiento de etiquetas y propiedades establecidas en el objeto Run.
SKLearn	Proporciona constantes relacionadas con scikit-learn.
Scoring	Proporciona constantes para las explicaciones de tiempo de puntuación.
Spacy	Proporcione constantes relacionadas con spaCy.
Tensorflow	Proporciona constantes relacionadas con TensorFlow y TensorBoard.

Enumeraciones

ExplainableModelType	Proporciona constantes para el tipo de modelo explicable.
ModelTask	Proporcione constantes de tarea de modelo. Pueden ser "classification", "regression" o "unknown". De manera predeterminada, el dominio del modelo se deduce si es "unknown", pero se puede invalidar si especifica "classification" o "regression".
ShapValuesOutput	Proporciona constantes para la salida de valores SHAP del explicador. Puede ser "default", "probability" o "teacher_probability". Si se especifica "teacher_probability", se usan las probabilidades del modelo de profesor.