Classification interface

Пакет:

@azure/arm-machinelearning

Задача классификации в вертикальной таблице AutoML.

Extends

TableVertical,AutoMLVertical

Свойства

positiveLabel	Положительная метка для вычисления двоичных метрик.
primaryMetric	Первичная метрика для задачи.
taskType	Полиморфная дискриминация, указывающая различные типы этого объекта, может быть
trainingSettings	Входные данные для этапа обучения для задания AutoML.

Унаследованные свойства

cvSplitColumnNames	Столбцы, используемые для данных CVSplit.
featurizationSettings	Входные данные признаков, необходимые для задания AutoML.
limitSettings	Ограничения выполнения для AutoMLJob.
logVerbosity	Подробность журнала для задания.
nCrossValidations	Количество сверток перекрестной проверки, применяемых к набору данных обучения, если набор данных проверки не указан.
targetColumnName	Имя целевого столбца: это столбец прогнозируемых значений. Также называется именем столбца метки в контексте задач классификации.
testData	Проверка входных данных.
testDataSize	Доля тестового набора данных, который необходимо отложить для целей проверки. Значения между (0.0, 1.0) Применяются, если набор данных проверки не указан.
trainingData	[Обязательный] Входные данные обучения.
validationData	Входные данные проверки.
validationDataSize	Доля обучающего набора данных, который необходимо выделить для целей проверки. Значения между (0.0, 1.0) Применяются, если набор данных проверки не указан.
weightColumnName	Имя столбца веса образца. Автоматизированное машинное обучение поддерживает взвешанный столбец в качестве входных данных, что приводит к тому, что строки в данных будут взвешированы вверх или вниз.

Сведения о свойстве

positiveLabel

Положительная метка для вычисления двоичных метрик.

positiveLabel?: string

Значение свойства

string

primaryMetric

Первичная метрика для задачи.

primaryMetric?: string

Значение свойства

string

taskType

Полиморфная дискриминация, указывающая различные типы этого объекта, может быть

taskType: "Classification"

Значение свойства

"Classification"

trainingSettings

Входные данные для этапа обучения для задания AutoML.

trainingSettings?: ClassificationTrainingSettings

Значение свойства

ClassificationTrainingSettings

Сведения об унаследованном свойстве

cvSplitColumnNames

Столбцы, используемые для данных CVSplit.

cvSplitColumnNames?: string[]

Значение свойства

string[]

наследуется отTableVertical.cvSplitColumnNames

featurizationSettings

Входные данные признаков, необходимые для задания AutoML.

featurizationSettings?: TableVerticalFeaturizationSettings

Значение свойства

TableVerticalFeaturizationSettings

наследуется отTableVertical.featurizationSettings

limitSettings

Ограничения выполнения для AutoMLJob.

limitSettings?: TableVerticalLimitSettings

Значение свойства

TableVerticalLimitSettings

унаследовано отTableVertical.limitSettings

logVerbosity

Подробность журнала для задания.

logVerbosity?: string

Значение свойства

string

наследуется отAutoMLVertical.logVerbosity

nCrossValidations

Количество сверток перекрестной проверки, применяемых к набору данных обучения, если набор данных проверки не указан.

nCrossValidations?: NCrossValidationsUnion

Значение свойства

NCrossValidationsUnion

унаследовано отTableVertical.nCrossValidations

targetColumnName

Имя целевого столбца: это столбец прогнозируемых значений. Также называется именем столбца метки в контексте задач классификации.

targetColumnName?: string

Значение свойства

string

наследуется отAutoMLVertical.targetColumnName

testData

Проверка входных данных.

testData?: MLTableJobInput

Значение свойства

MLTableJobInput

унаследован отTableVertical.testData

testDataSize

Доля тестового набора данных, который необходимо отложить для целей проверки. Значения между (0.0, 1.0) Применяются, если набор данных проверки не указан.

testDataSize?: number

Значение свойства

number

наследуется отTableVertical.testDataSize

trainingData

[Обязательный] Входные данные обучения.

trainingData: MLTableJobInput

Значение свойства

MLTableJobInput

унаследован отAutoMLVertical.trainingData

validationData

Входные данные проверки.

validationData?: MLTableJobInput

Значение свойства

MLTableJobInput

унаследован отTableVertical.validationData

validationDataSize

Доля обучающего набора данных, который необходимо выделить для целей проверки. Значения между (0.0, 1.0) Применяются, если набор данных проверки не указан.

validationDataSize?: number

Значение свойства

number

наследуется отTableVertical.validationDataSize

weightColumnName

Имя столбца веса образца. Автоматизированное машинное обучение поддерживает взвешанный столбец в качестве входных данных, что приводит к тому, что строки в данных будут взвешированы вверх или вниз.

weightColumnName?: string

Значение свойства

string

унаследован отTableVertical.weightColumnName