RegressionModels type
RegresyonModelleri için değerleri tanımlar.
KnownRegressionModels RegresyonModelleri ile birlikte kullanılabilir, bu sabit listesi hizmetin desteklediği bilinen değerleri içerir.
Hizmet tarafından desteklenen bilinen değerler
ElasticNet: Elastic net, özellikle L1 ve L2 ceza işlevleri olmak üzere iki popüler cezayı birleştiren popüler bir düzenli doğrusal regresyon türüdür.
GradientBoosting: Haftayı öğrenenleri güçlü bir öğrenciye geçirme tekniğine Boosting adı verilir. Gradyan artırma algoritması işlemi bu yürütme teorisi üzerinde çalışır.
DecisionTree: Karar Ağaçları, hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılan parametrik olmayan denetimli bir öğrenme yöntemidir.
Amaç, veri özelliklerinden elde edilen basit karar kurallarını öğrenerek hedef değişkenin değerini tahmin eden bir model oluşturmaktır.
KNN: K-nearest neighbors (KNN) algoritması, yeni veri noktalarının değerlerini tahmin etmek için 'özellik benzerliği' kullanır ve bu da yeni veri noktasına eğitim kümesindeki noktaları ne kadar yakından eşleştirdiği temelinde bir değer atanacağı anlamına gelir.
Kementler: Kement modeli En Az Açı Regresyonu (Lars) ile uyum sağlar. Normalleştirici olarak önce L1 ile eğitilen bir Doğrusal Modeldir.
SGD: SGD: Stokastik gradyan azalma genellikle makine öğrenmesi uygulamalarında tahmin edilen ve gerçek çıkışlar arasındaki en uygun model parametrelerini bulmak için kullanılan bir iyileştirme algoritmasıdır.
Bu basit ama güçlü bir teknik.
RandomForest: Rastgele orman denetimli bir öğrenme algoritmasıdır.
Inşa edilen "orman", genellikle "bagging" yöntemiyle eğitilen karar ağaçlarının bir grubudur.
Bagging yönteminin genel fikri, öğrenme modellerinin bir bileşiminin genel sonucu artırmasıdır.
ExtremeRandomTrees: Extreme Trees, birçok karar ağacından gelen tahminleri birleştiren bir grup makine öğrenmesi algoritmasıdır. Yaygın olarak kullanılan rastgele orman algoritmasıyla ilgilidir.
LightGBM: LightGBM, ağaç tabanlı öğrenme algoritmalarını kullanan gradyan artırma çerçevesidir.
XGBoostRegressor: XGBoostRegressor: Extreme Gradyan Artırma Regresörü, temel öğrenci grubu kullanan denetimli bir makine öğrenmesi modelidir.
type RegressionModels = string