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LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LightGbmRegressionTrainer+Options)
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高度なオプションを使用してを作成 LightGbmRegressionTrainer します。これは、勾配ブースティング デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測します。
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LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, Stream, String)
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事前トレーニング済みの LightGBM モデルから作成 LightGbmRegressionTrainer します。これは、勾配ブースティング デシジョン ツリー回帰を使用してターゲットを予測します。
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LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)
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を作成 LightGbmRegressionTrainerします。これは、勾配ブースティング デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測します。
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Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OlsTrainer+Options)
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線形回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して を作成 OlsTrainer します。
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Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String)
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線形回帰モデルを使用してターゲットを予測する を作成 OlsTrainerします。
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LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LbfgsPoissonRegressionTrainer+Options)
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線形回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して を作成 LbfgsPoissonRegressionTrainer します。
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LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)
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線形回帰モデルを使用してターゲットを予測する を作成 LbfgsPoissonRegressionTrainerします。
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OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OnlineGradientDescentTrainer+Options)
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線形回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して を作成 OnlineGradientDescentTrainer します。
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OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, IRegressionLoss, Single, Boolean, Single, Int32)
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線形回帰モデルを使用してターゲットを予測する を作成 OnlineGradientDescentTrainerします。
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Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SdcaRegressionTrainer+Options)
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線形回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して を作成 SdcaRegressionTrainer します。
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Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, ISupportSdcaRegressionLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
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線形回帰モデルを使用してターゲットを予測する を作成 SdcaRegressionTrainerします。
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FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastForestRegressionTrainer+Options)
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デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して を作成 FastForestRegressionTrainer します。
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FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32)
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デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する を作成 FastForestRegressionTrainerします。
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FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeRegressionTrainer+Options)
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デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して を作成 FastTreeRegressionTrainer します。
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FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する を作成 FastTreeRegressionTrainerします。
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FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeTweedieTrainer+Options)
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デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して を作成 FastTreeTweedieTrainer します。
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FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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デシジョン ツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する を作成 FastTreeTweedieTrainerします。
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Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, GamRegressionTrainer+Options)
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一般化加法モデル (GAM) を使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用してを作成 GamRegressionTrainer します。
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Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)
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一般化加法モデル (GAM) を使用してターゲットを予測する を作成 GamRegressionTrainerします。
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