BinaryExperimentSettings Класс
Определение
Важно!
Некоторые сведения относятся к предварительной версии продукта, в которую до выпуска могут быть внесены существенные изменения. Майкрософт не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, относительно приведенных здесь сведений.
Параметры экспериментов AutoML с наборами данных двоичной классификации.
public sealed class BinaryExperimentSettings : Microsoft.ML.AutoML.ExperimentSettings
type BinaryExperimentSettings = class
inherit ExperimentSettings
Public NotInheritable Class BinaryExperimentSettings
Inherits ExperimentSettings
- Наследование
Конструкторы
BinaryExperimentSettings() |
Инициализирует новый экземпляр BinaryExperimentSettings. |
Поля
MaxModels |
Параметры экспериментов AutoML с наборами данных двоичной классификации. (Унаследовано от ExperimentSettings) |
Свойства
CacheBeforeTrainer |
Указывает, должен ли AutoML кэшировать до ML.NET инструкторов. Дополнительные сведения о кэшировании см WantCaching . в этой статье. (Унаследовано от ExperimentSettings) |
CacheDirectoryName |
Это имя каталога, в котором будут сохранены все модели, обученные в ходе эксперимента AutoML.
При |
CancellationToken |
Маркер отмены для эксперимента AutoML. Он распространяет уведомление об отмене эксперимента. (Унаследовано от ExperimentSettings) |
MaxExperimentTimeInSeconds |
Максимальное время выполнения эксперимента в секундах. (Унаследовано от ExperimentSettings) |
MaximumMemoryUsageInMegaByte |
Параметры экспериментов AutoML с наборами данных двоичной классификации. (Унаследовано от ExperimentSettings) |
OptimizingMetric |
Метрика, которую AutoML попытается оптимизировать в ходе эксперимента. |
Trainers |
Коллекция средств обучения, которые может использовать эксперимент AutoML. |
UseAutoZeroTuner |
Если используется Microsoft.ML.AutoML.Tuner.AutoZeroTuner для оптимизации гиперпараметров, по умолчанию задано значение false. |
Применяется к
Обратная связь
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Ожидается в ближайшее время: в течение 2024 года мы постепенно откажемся от GitHub Issues как механизма обратной связи для контента и заменим его новой системой обратной связи. Дополнительные сведения см. в разделеОтправить и просмотреть отзыв по