KnownRegressionModels enum

Csomag:

@azure/arm-machinelearning

A RegressionModels ismert értékei, amelyeket a szolgáltatás elfogad.

Mezők

DecisionTree	A döntési fák egy nem parametrikus felügyelt tanulási módszer, amely mind a besorolási, mind a regressziós feladatokhoz használható. A cél egy olyan modell létrehozása, amely előrejelzi a célváltozó értékét az adatfunkciókból levont egyszerű döntési szabályok elsajátításával.
ElasticNet	A rugalmas háló a rendszeresített lineáris regresszió népszerű típusa, amely két népszerű büntetést kombinál, különösen az L1 és L2 büntetési függvényeket.
ExtremeRandomTrees	Az Extreme Trees egy együttes gépi tanulási algoritmus, amely számos döntési fa előrejelzéseit egyesíti. Ez a széles körben használt véletlenszerű erdő algoritmushoz kapcsolódik.
GradientBoosting	A heti tanulók erős tanulóba való átvitelének technikáját a Boostingnak nevezzük. A színátmenet-növelő algoritmus folyamata ezen a végrehajtási elméleten működik.
KNN	A K-legközelebbi szomszéd (KNN) algoritmus a "funkció-hasonlóság" használatával előrejelzi az új adatpontok értékeit, ami azt is jelenti, hogy az új adatponthoz a betanítási csoport pontjainak megfelelő érték lesz hozzárendelve.
LassoLars	A lasszós modell illeszkedik a Legkisebb szög regresszióhoz, más néven Larshoz. Ez egy lineáris modell, amely egy L1-előddel van betanítve rendszeresítőként.
LightGBM	A LightGBM egy gradiens növelő keretrendszer, amely faalapú tanulási algoritmusokat használ.
RandomForest	A véletlenszerű erdő egy felügyelt tanulási algoritmus. Az általa épített "erdő" döntési fák együttese, amely általában a "zsákolás" módszerrel van betanítve. A zsákolásos módszer általános elképzelése, hogy a tanulási modellek kombinációja növeli az általános eredményt.
SGD	SGD: A sztochasztikus gradiens-süllyedés egy optimalizálási algoritmus, amelyet gyakran használnak gépi tanulási alkalmazásokban az előrejelzett és a tényleges kimenetek közötti legjobb illeszkedésnek megfelelő modellparaméterek megtalálásához. Ez egy nem praktikus, de hatékony technika.
XGBoostRegressor	XGBoostRegressor: Extreme Gradient Boosting Regressor egy felügyelt gépi tanulási modell, amely alaptanulók együttesét használja.