Regression Classe

Définit les noms des algorithmes de régression utilisés par le ML automatisé.

Azure prend en charge ces algorithmes de régression, mais en tant qu’utilisateur, vous n’avez pas besoin de les spécifier directement. Utilisez les paramètres allowed_models et blocked_models de la classe AutoMLConfig pour inclure ou exclure des modèles.

Pour en savoir plus sur le ML automatisé dans Azure, consultez :

• Qu’est-ce que le Machine Learning (ML) automatisé ?

• Comment définir une tâche d’apprentissage automatique

• Configurer des expériences ML automatisé en Python

• TensorFlowDNN, TensorFlowLinearRegressor sont dépréciés.

Héritage

builtins.object

Regression

Constructeur

Regression()

Attributs

DecisionTreeRegressor

DecisionTreeRegressor = 'DecisionTree'

ElasticNet

ElasticNet = 'ElasticNet'

ExtraTreesRegressor

ExtraTreesRegressor = 'ExtremeRandomTrees'

FastLinearRegressor

FastLinearRegressor = 'FastLinearRegressor'

GradientBoostingRegressor

GradientBoostingRegressor = 'GradientBoosting'

KNearestNeighborsRegressor

KNearestNeighborsRegressor = 'KNN'

LassoLars

LassoLars = 'LassoLars'

LightGBMRegressor

LightGBMRegressor = 'LightGBM'

OnlineGradientDescentRegressor

OnlineGradientDescentRegressor = 'OnlineGradientDescentRegressor'

RandomForestRegressor

RandomForestRegressor = 'RandomForest'

SGDRegressor

SGDRegressor = 'SGD'

TabNetRegressor

TabNetRegressor = 'TabnetRegressor'

TensorFlowDNNRegressor

TensorFlowDNNRegressor = 'TensorFlowDNN'

TensorFlowLinearRegressor

TensorFlowLinearRegressor = 'TensorFlowLinearRegressor'

XGBoostRegressor

XGBoostRegressor = 'XGBoostRegressor'