KnownRegressionModels enum

Pakiet:

@azure/arm-machinelearning

Znane wartości RegressionModels akceptowane przez usługę.

Pola

DecisionTree	Drzewa decyzyjne to nieparametryczna metoda uczenia nadzorowanego używana zarówno do zadań klasyfikacji, jak i regresji. Celem jest utworzenie modelu, który przewiduje wartość zmiennej docelowej, ucząc się prostych reguł decyzyjnych wywnioskowanych z funkcji danych.
ElasticNet	Sieć elastyczna to popularny typ regresji liniowej regularnej, która łączy dwie popularne kary, w szczególności funkcje kary L1 i L2.
ExtremeRandomTrees	Extreme Trees to zespół algorytm uczenia maszynowego, który łączy przewidywania z wielu drzew decyzyjnych. Jest on związany z powszechnie używanym algorytmem lasu losowego.
GradientBoosting	Technika tranzytu tygodni uczniów do silnego ucznia jest nazywana Boosting. Proces algorytmu zwiększania gradientu działa na tej teorii wykonywania.
KNN	Algorytm K najbliższych sąsiadów (KNN) używa "podobieństwa funkcji" do przewidywania wartości nowych punktów danych, co dodatkowo oznacza, że nowy punkt danych zostanie przypisany wartość na podstawie tego, jak ściśle pasuje do punktów w zestawie treningowym.
LassoLars	Model Lasso pasuje do regresji najmniejszych kątów a.a. Lars. Jest to model liniowy trenowany z L1 wcześniej jako regularizer.
LightGBM	LightGBM to struktura zwiększająca gradient, która korzysta z algorytmów uczenia opartego na drzewach.
RandomForest	Las losowy to algorytm uczenia nadzorowanego. "Las", który buduje, jest zespołem drzew decyzyjnych, zwykle wyszkolonych za pomocą metody "bagging". Ogólną ideą metody baggingu jest to, że kombinacja modeli uczenia zwiększa ogólny wynik.
SGD	SGD: Spadek gradientu stochastycznego jest algorytmem optymalizacji często używanym w aplikacjach uczenia maszynowego do znajdowania parametrów modelu, które odpowiadają najlepszemu dopasowaniu między przewidywanymi i rzeczywistymi danymi wyjściowymi. To niewykonań, ale potężna technika.
XGBoostRegressor	XGBoostRegressor: Extreme Gradient Boosting Regressor to nadzorowany model uczenia maszynowego przy użyciu zespołu uczniów podstawowych.