runtime Paket

Innehåller funktioner för att köra automatiserad ML i pipelines, arbeta med modellförklaringar och skapa ensembler.

I det här paketet ingår klasser för att konfigurera och hantera pipelines och undersöka körningsutdata för automatiserade maskininlärningsexperiment. Mer information om automatiserad maskininlärning i Azure finns i artikeln Vad är automatiserad maskininlärning?

Om du vill definiera ett återanvändbart arbetsflöde för maskininlärning för automatiserad maskininlärning använder du AutoMLStep för att skapa en Pipeline.

Moduler

automl_step	DEPRECATED. Använd funktionerna i modulen automl_step .
ensemble	Innehåller funktioner för att skapa ensembler från tidigare automatiserade iterationer för maskininlärning. Att skapa ensembler kan förbättra maskininlärningsresultaten genom att kombinera flera iterationer som kan ge bättre förutsägelser jämfört med en enda iteration. Konfigurera ett experiment för att använda ensembler med objektet AutoMLConfig .
run	Innehåller funktioner för att hantera automatiserade ML-körningar i Azure Machine Learning. Med den här modulen kan du starta eller stoppa automatiserade ML-körningar, övervaka körningsstatus och hämta modellutdata.

Klasser

AutoMLStep	DEPRECATED. AutoMLStep Använd klassen . DEPRECATED.
AutoMLStepRun	DEPRECATED. AutoMLStepRun Använd klassen . DEPRECATED.
HTSInferenceParameters	Parametrar för HTS-slutsatsdragningspipeline.
HTSTrainParameters	Parametrar för HTS-tågpipeline.
ManyModelsInferenceParameters	Parametrar som används för ManyModels slutsatsdragningspipeline.
ManyModelsTrainParameters	Parametrar som används för MångaModels-tågpipeline.