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RegressionCatalog.RegressionTrainers Classe

Definição

Classe usada por MLContext para criar instâncias de treinadores de regressão.

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

Métodos de Extensão

LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LightGbmRegressionTrainer+Options)

Crie LightGbmRegressionTrainer usando opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão de árvore de decisão de aumento de gradiente.

LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, Stream, String)

Crie LightGbmRegressionTrainer com base em um modelo LightGBM pré-treinado, que prevê um destino usando um gradiente que aumenta a regressão da árvore de decisão.

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

Crie LightGbmRegressionTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão de árvore de decisão de aumento de gradiente.

Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OlsTrainer+Options)

Crie OlsTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.

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

Crie OlsTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.

LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LbfgsPoissonRegressionTrainer+Options)

Crie LbfgsPoissonRegressionTrainer usando opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.

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

Crie LbfgsPoissonRegressionTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.

OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OnlineGradientDescentTrainer+Options)

Crie OnlineGradientDescentTrainer usando opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.

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

Crie OnlineGradientDescentTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.

Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SdcaRegressionTrainer+Options)

Crie SdcaRegressionTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.

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

Crie SdcaRegressionTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.

FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastForestRegressionTrainer+Options)

Crie FastForestRegressionTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão de árvore de decisão.

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

Crie FastForestRegressionTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão de árvore de decisão.

FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeRegressionTrainer+Options)

Crie FastTreeRegressionTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão de árvore de decisão.

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

Crie FastTreeRegressionTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão de árvore de decisão.

FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeTweedieTrainer+Options)

Crie FastTreeTweedieTrainer usando opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão de árvore de decisão.

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

Crie FastTreeTweedieTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão de árvore de decisão.

Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, GamRegressionTrainer+Options)

Crie GamRegressionTrainer usando opções avançadas, que prevê um destino usando modelos aditivos generalizados (GAM).

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

Crie GamRegressionTrainer, que prevê um destino usando modelos aditivos generalizados (GAM).

Aplica-se a