TreeExtensions Sınıf

Tanım

Ad Alanı:

Microsoft.ML

Bütünleştirilmiş Kod:

Microsoft.ML.FastTree.dll

Paket:

Microsoft.ML.FastTree v3.0.1

Karar ağacı eğitmenlerinin ve özellik kazandırıcılarının örneklerini oluşturmak için , BinaryClassificationCatalogMulticlassClassificationCatalog, , TransformsCatalogRankingCatalogve tarafından RegressionCatalogkullanılan uzantı yöntemlerinin koleksiyonu.

public static class TreeExtensions

type TreeExtensions = class

Public Module TreeExtensions

Devralma

Object

TreeExtensions

Yöntemler

FastForest(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, FastForestBinaryTrainer+Options)	Karar ağacı regresyon modeli kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle oluşturun FastForestBinaryTrainer .
FastForest(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32)	Karar ağacı regresyon modelini kullanarak hedefi tahmin eden öğesini oluşturun FastForestBinaryTrainer.
FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastForestRegressionTrainer+Options)	Karar ağacı regresyon modeli 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(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, FastTreeBinaryTrainer+Options)	Karar ağacı ikili sınıflandırma modeli kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçeneklerle oluşturun FastTreeBinaryTrainer .
FastTree(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)	Karar ağacı ikili sınıflandırma modelini kullanarak hedefi tahmin eden öğesini oluşturun FastTreeBinaryTrainer.
FastTree(RankingCatalog+RankingTrainers, FastTreeRankingTrainer+Options)	FastTreeRankingTrainer Karar ağacı derecelendirme modelini kullanarak bir dizi girişi ilgi düzeyine göre derecelendiren gelişmiş seçeneklerle bir oluşturun.
FastTree(RankingCatalog+RankingTrainers, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)	FastTreeRankingTrainerKarar ağacı derecelendirme modelini kullanarak bir dizi girişi ilgi düzeyine göre derecelendiren bir oluşturun.
FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeRegressionTrainer+Options)	Karar ağacı regresyon modeli 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 modelini 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.
FeaturizeByFastForestBinary(TransformsCatalog, FastForestBinaryFeaturizationEstimator+Options)	Ağaç tabanlı özellikler oluşturmak için eğitmek TreeEnsembleModelParameters için kullanan FastForestBinaryTrainer öğesini oluşturunFastForestBinaryFeaturizationEstimator.
FeaturizeByFastForestRegression(TransformsCatalog, FastForestRegressionFeaturizationEstimator+Options)	Ağaç tabanlı özellikler oluşturmak için eğitmek TreeEnsembleModelParameters için kullanan FastForestRegressionTrainer öğesini oluşturunFastForestRegressionFeaturizationEstimator.
FeaturizeByFastTreeBinary(TransformsCatalog, FastTreeBinaryFeaturizationEstimator+Options)	Ağaç tabanlı özellikler oluşturmak için eğitmek TreeEnsembleModelParameters için kullanan FastTreeBinaryTrainer öğesini oluşturunFastTreeBinaryFeaturizationEstimator.
FeaturizeByFastTreeRanking(TransformsCatalog, FastTreeRankingFeaturizationEstimator+Options)	Ağaç tabanlı özellikler oluşturmak için eğitmek TreeEnsembleModelParameters için kullanan FastTreeRankingTrainer öğesini oluşturunFastTreeRankingFeaturizationEstimator.
FeaturizeByFastTreeRegression(TransformsCatalog, FastTreeRegressionFeaturizationEstimator+Options)	Ağaç tabanlı özellikler oluşturmak için eğitmek TreeEnsembleModelParameters için kullanan FastTreeRegressionTrainer öğesini oluşturunFastTreeRegressionFeaturizationEstimator.
FeaturizeByFastTreeTweedie(TransformsCatalog, FastTreeTweedieFeaturizationEstimator+Options)	Ağaç tabanlı özellikler oluşturmak için eğitmek TreeEnsembleModelParameters için kullanan FastTreeTweedieTrainer öğesini oluşturunFastTreeTweedieFeaturizationEstimator.
FeaturizeByPretrainTreeEnsemble(TransformsCatalog, PretrainedTreeFeaturizationEstimator+Options)	bir verili TreeEnsembleModelParametersağaç tabanlı özellikler üreten öğesini oluşturunPretrainedTreeFeaturizationEstimator.
Gam(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, GamBinaryTrainer+Options)	Genelleştirilmiş eklenebilir modelleri (GAM) kullanarak hedefi tahmin eden gelişmiş seçenekleri kullanarak oluşturma GamBinaryTrainer .
Gam(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)	Genelleştirilmiş katkı modellerini (GAM) kullanarak hedefi tahmin eden öğesini oluşturun GamBinaryTrainer.
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 hedefi tahmin eden öğesini oluşturun GamRegressionTrainer.