LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LightGbmRegressionTrainer+Options)
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Creare LightGbmRegressionTrainer usando opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando un modello di regressione dell'albero delle decisioni con aumento della sfumatura.
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LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, Stream, String)
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Creare LightGbmRegressionTrainer da un modello LightGBM con training preliminare, che stima una destinazione usando una regressione dell'albero delle decisioni con aumento della sfumatura.
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LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)
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Creare LightGbmRegressionTrainer, che stima una destinazione usando un modello di regressione dell'albero delle decisioni con aumento della sfumatura.
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Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OlsTrainer+Options)
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Creare OlsTrainer con opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando un modello di regressione lineare.
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Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String)
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Creare OlsTrainer, che stima una destinazione usando un modello di regressione lineare.
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LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LbfgsPoissonRegressionTrainer+Options)
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Creare LbfgsPoissonRegressionTrainer usando opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando un modello di regressione lineare.
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LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)
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Creare LbfgsPoissonRegressionTrainer, che stima una destinazione usando un modello di regressione lineare.
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OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OnlineGradientDescentTrainer+Options)
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Creare OnlineGradientDescentTrainer usando opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando un modello di regressione lineare.
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OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, IRegressionLoss, Single, Boolean, Single, Int32)
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Creare OnlineGradientDescentTrainer, che stima una destinazione usando un modello di regressione lineare.
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Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SdcaRegressionTrainer+Options)
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Creare SdcaRegressionTrainer con opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando un modello di regressione lineare.
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Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, ISupportSdcaRegressionLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
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Creare SdcaRegressionTrainer, che stima una destinazione usando un modello di regressione lineare.
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FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastForestRegressionTrainer+Options)
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Creare FastForestRegressionTrainer con opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando un modello di regressione dell'albero delle decisioni.
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FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32)
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Creare FastForestRegressionTrainer, che stima una destinazione usando un modello di regressione dell'albero delle decisioni.
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FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeRegressionTrainer+Options)
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Creare FastTreeRegressionTrainer con opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando un modello di regressione dell'albero delle decisioni.
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FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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Creare FastTreeRegressionTrainer, che stima una destinazione usando un modello di regressione dell'albero delle decisioni.
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FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeTweedieTrainer+Options)
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Creare FastTreeTweedieTrainer usando opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando un modello di regressione dell'albero delle decisioni.
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FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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Creare FastTreeTweedieTrainer, che stima una destinazione usando un modello di regressione dell'albero delle decisioni.
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Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, GamRegressionTrainer+Options)
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Creare GamRegressionTrainer usando opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando modelli additivi generalizzati (GAM).
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Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)
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Creare GamRegressionTrainer, che stima una destinazione usando modelli additivi generalizzati (GAM).
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