TableVertical interface

Paquet:

@azure/arm-machinelearning

Classe abstraite pour les tâches AutoML qui utilisent le jeu de données de table comme entrée, par exemple classification/régression/prévision.

Propriétés

cvSplitColumnNames	Colonnes à utiliser pour les données CVSplit.
featurizationSettings	Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML.
limitSettings	Contraintes d’exécution pour AutoMLJob.
nCrossValidations	Nombre de plis de validation croisée à appliquer sur le jeu de données d’entraînement lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni.
testData	Tester l’entrée de données.
testDataSize	Fraction du jeu de données de test qui doit être mis de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliquées lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni.
validationData	Entrées de données de validation.
validationDataSize	Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mis de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliquées lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni.
weightColumnName	Nom de l’exemple de colonne de poids. Le ML automatisé prend en charge une colonne pondérée en tant qu’entrée, ce qui entraîne une pondération des lignes dans les données.

Détails de la propriété

cvSplitColumnNames

Colonnes à utiliser pour les données CVSplit.

cvSplitColumnNames?: string[]

Valeur de propriété

string[]

featurizationSettings

Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML.

featurizationSettings?: TableVerticalFeaturizationSettings

Valeur de propriété

TableVerticalFeaturizationSettings

limitSettings

Contraintes d’exécution pour AutoMLJob.

limitSettings?: TableVerticalLimitSettings

Valeur de propriété

TableVerticalLimitSettings

nCrossValidations

Nombre de plis de validation croisée à appliquer sur le jeu de données d’entraînement lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni.

nCrossValidations?: NCrossValidationsUnion

Valeur de propriété

NCrossValidationsUnion

testData

Tester l’entrée de données.

testData?: MLTableJobInput

Valeur de propriété

MLTableJobInput

testDataSize

Fraction du jeu de données de test qui doit être mis de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliquées lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni.

testDataSize?: number

Valeur de propriété

number

validationData

Entrées de données de validation.

validationData?: MLTableJobInput

Valeur de propriété

MLTableJobInput

validationDataSize

Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mis de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliquées lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni.

validationDataSize?: number

Valeur de propriété

number

weightColumnName

Nom de l’exemple de colonne de poids. Le ML automatisé prend en charge une colonne pondérée en tant qu’entrée, ce qui entraîne une pondération des lignes dans les données.

weightColumnName?: string

Valeur de propriété

string