Regression クラス

自動 ML で使用される回帰アルゴリズムの名前を定義します。

Azure ではこれらの回帰アルゴリズムがサポートされていますが、ユーザーがアルゴリズムを直接指定する必要はありません。 モデルを含めるか除外するには、AutoMLConfig クラスの allowed_models パラメーターと blocked_models パラメーターを使用します。

Azure での自動 ML の詳細については以下を参照してください。

• 自動 ML とは

• 機械学習タスクを定義する方法

• Python で自動 ML の実験を構成する

• TensorFlowDNN、TensorFlowLinearRegressor は非推奨です。

継承

builtins.object

Regression

コンストラクター

Regression()

属性

DecisionTreeRegressor

DecisionTreeRegressor = 'DecisionTree'

ElasticNet

ElasticNet = 'ElasticNet'

ExtraTreesRegressor

ExtraTreesRegressor = 'ExtremeRandomTrees'

FastLinearRegressor

FastLinearRegressor = 'FastLinearRegressor'

GradientBoostingRegressor

GradientBoostingRegressor = 'GradientBoosting'

KNearestNeighborsRegressor

KNearestNeighborsRegressor = 'KNN'

LassoLars

LassoLars = 'LassoLars'

LightGBMRegressor

LightGBMRegressor = 'LightGBM'

OnlineGradientDescentRegressor

OnlineGradientDescentRegressor = 'OnlineGradientDescentRegressor'

RandomForestRegressor

RandomForestRegressor = 'RandomForest'

SGDRegressor

SGDRegressor = 'SGD'

TabNetRegressor

TabNetRegressor = 'TabnetRegressor'

TensorFlowDNNRegressor

TensorFlowDNNRegressor = 'TensorFlowDNN'

TensorFlowLinearRegressor

TensorFlowLinearRegressor = 'TensorFlowLinearRegressor'

XGBoostRegressor

XGBoostRegressor = 'XGBoostRegressor'