RegressionCatalog.RegressionTrainers Sınıf

Tanım

Ad Alanı:

Microsoft.ML

Bütünleştirilmiş Kod:

Microsoft.ML.Data.dll

Paket:

Microsoft.ML v2.0.0

Regresyon eğitmenlerinin örneklerini oluşturmak için tarafından MLContext kullanılan sınıf.

public sealed class RegressionCatalog.RegressionTrainers : Microsoft.ML.TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

type RegressionCatalog.RegressionTrainers = class
    inherit TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

Public NotInheritable Class RegressionCatalog.RegressionTrainers
Inherits TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

Devralma

Object

TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

RegressionCatalog.RegressionTrainers

Uzantı Metotları

LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LightGbmRegressionTrainer+Options)	Gradyan artırma karar ağacı regresyon modeli kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçenekleri kullanarak oluşturun LightGbmRegressionTrainer .
LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)	Gradyan artırma karar ağacı regresyon modelini kullanarak hedefi tahmin eden öğesini oluşturun LightGbmRegressionTrainer.
Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OlsTrainer+Options)	Doğrusal regresyon modeli kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle oluşturma OlsTrainer .
Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String)	Doğrusal regresyon modeli kullanarak hedefi tahmin eden oluşturma OlsTrainer.
LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LbfgsPoissonRegressionTrainer+Options)	Doğrusal regresyon modeli kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçenekleri kullanarak oluşturma LbfgsPoissonRegressionTrainer .
LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)	Doğrusal regresyon modeli kullanarak hedefi tahmin eden oluşturma LbfgsPoissonRegressionTrainer.
OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OnlineGradientDescentTrainer+Options)	Doğrusal regresyon modeli kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçenekleri kullanarak oluşturma OnlineGradientDescentTrainer .
OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, IRegressionLoss, Single, Boolean, Single, Int32)	Doğrusal regresyon modeli kullanarak hedefi tahmin eden oluşturma OnlineGradientDescentTrainer.
Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SdcaRegressionTrainer+Options)	Doğrusal regresyon modeli kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle oluşturma SdcaRegressionTrainer .
Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, ISupportSdcaRegressionLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)	Doğrusal regresyon modeli kullanarak hedefi tahmin eden oluşturma SdcaRegressionTrainer.
FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastForestRegressionTrainer+Options)	Karar ağacı regresyon modelini kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle oluşturun FastForestRegressionTrainer .
FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32)	Karar ağacı regresyon modelini kullanarak hedefi tahmin eden öğesini oluşturun FastForestRegressionTrainer.
FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeRegressionTrainer+Options)	Karar ağacı regresyon modelini kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle oluşturun FastTreeRegressionTrainer .
FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)	Karar ağacı regresyon modelini kullanarak hedefi tahmin eden öğesini oluşturun FastTreeRegressionTrainer.
FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeTweedieTrainer+Options)	Karar ağacı regresyon modeli kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçenekleri kullanarak oluşturma FastTreeTweedieTrainer .
FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)	Karar ağacı regresyon modelini kullanarak hedefi tahmin eden öğesini oluşturun FastTreeTweedieTrainer.
Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, GamRegressionTrainer+Options)	Genelleştirilmiş eklenebilir modelleri (GAM) kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçenekleri kullanarak oluşturma GamRegressionTrainer .
Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)	Genelleştirilmiş katkı modellerini (GAM) kullanarak bir hedefi tahmin eden oluşturma GamRegressionTrainer.