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RegressionCatalog.RegressionTrainers クラス

定義

回帰トレーナーのインスタンスを作成するために によって MLContext 使用されるクラス。

public sealed class RegressionCatalog.RegressionTrainers : Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase
type RegressionCatalog.RegressionTrainers = class
    inherit TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase
Public NotInheritable Class RegressionCatalog.RegressionTrainers
Inherits TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase
継承
RegressionCatalog.RegressionTrainers

拡張メソッド

LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LightGbmRegressionTrainer+Options)

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。

LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, Stream, String)

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。

LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)

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。

Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OlsTrainer+Options)

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。

Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String)

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。

LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LbfgsPoissonRegressionTrainer+Options)

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。

LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)

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。

OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OnlineGradientDescentTrainer+Options)

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。

OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, IRegressionLoss, Single, Boolean, Single, Int32)

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。

Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SdcaRegressionTrainer+Options)

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。

Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, ISupportSdcaRegressionLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)

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。

FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastForestRegressionTrainer+Options)

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。

FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32)

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。

FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeRegressionTrainer+Options)

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。

FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)

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。

FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeTweedieTrainer+Options)

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。

FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)

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。

Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, GamRegressionTrainer+Options)

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。

Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)

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。

適用対象