AutoCatalog クラス

定義

名前空間:

Microsoft.ML.AutoML

アセンブリ:

Microsoft.ML.AutoML.dll

パッケージ:

Microsoft.ML.AutoML v0.21.1

使用可能なすべての AutoML タスクのカタログ。

public sealed class AutoCatalog

type AutoCatalog = class

Public NotInheritable Class AutoCatalog

継承

Object

AutoCatalog

メソッド

BinaryClassification(String, String, String, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean, FastTreeOption, LgbmOption, FastForestOption, LbfgsOption, SdcaOption, SearchSpace<FastTreeOption>, SearchSpace<LgbmOption>, SearchSpace<FastForestOption>, SearchSpace<LbfgsOption>, SearchSpace<SdcaOption>)	二項分類の の SweepableEstimator 一覧を作成します。
CreateBinaryClassificationExperiment(BinaryExperimentSettings)	二項分類データセットで実行する新しい AutoML 実験を作成します。
CreateBinaryClassificationExperiment(UInt32)	二項分類データセットで実行する新しい AutoML 実験を作成します。
CreateExperiment(AutoMLExperiment+AutoMLExperimentSettings)	を作成します AutoMLExperiment。
CreateMulticlassClassificationExperiment(MulticlassExperimentSettings)	多クラス分類データセットで実行する新しい AutoML 実験を作成します。
CreateMulticlassClassificationExperiment(UInt32)	多クラス分類データセットで実行する新しい AutoML 実験を作成します。
CreateRankingExperiment(RankingExperimentSettings)	ランク付けデータセットで実行する新しい AutoML 実験を作成します。
CreateRankingExperiment(UInt32)	ランク付けデータセットで実行する新しい AutoML 実験を作成します。
CreateRecommendationExperiment(RecommendationExperimentSettings)	推奨事項データセットで実行する新しい AutoML 実験を作成します。
CreateRecommendationExperiment(UInt32)	推奨事項分類データセットで実行する新しい AutoML 実験を作成します。
CreateRegressionExperiment(RegressionExperimentSettings)	回帰データセットで実行する新しい AutoML 実験を作成します。
CreateRegressionExperiment(UInt32)	回帰データセットで実行する新しい AutoML 実験を作成します。
CreateSweepableEstimator<T>(Func<MLContext,T,IEstimator<ITransformer>>, SearchSpace<T>)	カスタム ファクトリと検索空間を使用して、スイープ可能な推定器を作成します。
Featurizer(IDataView, ColumnInformation, String)	に従って単一の特徴量化パイプラインを作成します columnInformation。 この関数は、 内のすべての列columnInformationを収集し、 または Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.TextFeaturizer(System.String,System.String)を使用して列をMicrosoft.ML.AutoML.AutoCatalog.CatalogFeaturizer(System.String[],System.String[])Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.NumericFeaturizer(System.String[],System.String[])特徴付けます。 また、それらを出力として 1 つの特徴列に結合します。
Featurizer(IDataView, String, String[], String[], String[], String[], String[])	に従って単一の特徴量化パイプラインを作成します data。 この関数は、 ではなく、 data 内のすべての列を収集し、 または Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.TextFeaturizer(System.String,System.String)を使用して Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.NumericFeaturizer(System.String[],System.String[])Microsoft.ML.AutoML.AutoCatalog.CatalogFeaturizer(System.String[],System.String[])それらを特徴付excludeColumnsけます。 また、それらを出力として 1 つの特徴列に結合します。
InferColumns(String, ColumnInformation, Nullable<Char>, Nullable<Boolean>, Nullable<Boolean>, Boolean, Boolean)	にあるファイル path内のデータセットの列に関する情報を推論します。
InferColumns(String, String, Nullable<Char>, Nullable<Boolean>, Nullable<Boolean>, Boolean, Boolean)	にあるファイル path内のデータセットの列に関する情報を推論します。
InferColumns(String, UInt32, Boolean, Nullable<Char>, Nullable<Boolean>, Nullable<Boolean>, Boolean, Boolean)	にあるファイル path内のデータセットの列に関する情報を推論します。
MultiClassification(String, String, String, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean, FastTreeOption, LgbmOption, FastForestOption, LbfgsOption, LbfgsOption, SdcaOption, SdcaOption, SearchSpace<FastTreeOption>, SearchSpace<LgbmOption>, SearchSpace<FastForestOption>, SearchSpace<LbfgsOption>, SearchSpace<LbfgsOption>, SearchSpace<SdcaOption>, SearchSpace<SdcaOption>)	多クラス分類の の SweepableEstimator 一覧を作成します。
Regression(String, String, String, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean, FastTreeOption, LgbmOption, FastForestOption, LbfgsOption, SdcaOption, SearchSpace<FastTreeOption>, SearchSpace<LgbmOption>, SearchSpace<FastForestOption>, SearchSpace<LbfgsOption>, SearchSpace<SdcaOption>)	回帰の の SweepableEstimator 一覧を作成します。