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LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LightGbmRegressionTrainer+Options)
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Créez LightGbmRegressionTrainer à l’aide d’options avancées, qui prédit une cible à l’aide d’un modèle de régression d’arborescence de décision d’augmentation de gradient.
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LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, Stream, String)
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Créez LightGbmRegressionTrainer à partir d’un modèle LightGBM préentraîné, qui prédit une cible à l’aide d’une régression d’arbre de décision d’augmentation de gradient.
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LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)
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Créez LightGbmRegressionTrainer, qui prédit une cible à l’aide d’un modèle de régression d’arbre de décision d’augmentation de gradient.
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Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OlsTrainer+Options)
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Créez OlsTrainer avec des options avancées, qui prédisent une cible à l’aide d’un modèle de régression linéaire.
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Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String)
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Créez OlsTrainer, qui prédit une cible à l’aide d’un modèle de régression linéaire.
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LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LbfgsPoissonRegressionTrainer+Options)
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Créez LbfgsPoissonRegressionTrainer à l’aide d’options avancées, qui prédisent une cible à l’aide d’un modèle de régression linéaire.
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LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)
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Créez LbfgsPoissonRegressionTrainer, qui prédit une cible à l’aide d’un modèle de régression linéaire.
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OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OnlineGradientDescentTrainer+Options)
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Créez OnlineGradientDescentTrainer à l’aide d’options avancées, qui prédisent une cible à l’aide d’un modèle de régression linéaire.
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OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, IRegressionLoss, Single, Boolean, Single, Int32)
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Créez OnlineGradientDescentTrainer, qui prédit une cible à l’aide d’un modèle de régression linéaire.
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Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SdcaRegressionTrainer+Options)
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Créez SdcaRegressionTrainer avec des options avancées, qui prédisent une cible à l’aide d’un modèle de régression linéaire.
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Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, ISupportSdcaRegressionLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
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Créez SdcaRegressionTrainer, qui prédit une cible à l’aide d’un modèle de régression linéaire.
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FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastForestRegressionTrainer+Options)
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Créez FastForestRegressionTrainer avec des options avancées, qui prédisent une cible à l’aide d’un modèle de régression d’arbre de décision.
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FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32)
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Créez FastForestRegressionTrainer, qui prédit une cible à l’aide d’un modèle de régression d’arbre de décision.
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FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeRegressionTrainer+Options)
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Créez FastTreeRegressionTrainer avec des options avancées, qui prédisent une cible à l’aide d’un modèle de régression d’arbre de décision.
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FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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Créez FastTreeRegressionTrainer, qui prédit une cible à l’aide d’un modèle de régression d’arbre de décision.
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FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeTweedieTrainer+Options)
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Créez FastTreeTweedieTrainer à l’aide d’options avancées, qui prédisent une cible à l’aide d’un modèle de régression d’arborescence de décision.
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FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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Créez FastTreeTweedieTrainer, qui prédit une cible à l’aide d’un modèle de régression d’arbre de décision.
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Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, GamRegressionTrainer+Options)
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Créez GamRegressionTrainer à l’aide d’options avancées, qui prédisent une cible à l’aide de modèles additifs généralisés (GAM).
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Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)
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Créez GamRegressionTrainer, qui prédit une cible à l’aide de modèles additifs généralisés (GAM).
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