constants 包

包含定义用于 Azure 机器学习中可解释性的常量的类。

有关可解释性的详细信息，请参阅 可解释性：自动化机器学习中的模型解释。

类

Attributes	为属性提供常量。
BackCompat	提供支持旧版产品所必需的常量。
DNNFramework	提供 DNN 框架常量。
Defaults	为默认值提供常量来解释方法。
Dynamic	为动态生成的类提供常量。
ExplainParams	为解释社区（init、explain_local和explain_global）参数提供常量。
ExplainType	为模型和解释器类型信息提供常量，可用于可视化。
ExplanationParams	提供解释参数的常量。
History	提供与将资产上传到运行历史记录相关的常量。
IO	提供文件输入和输出相关常量。
LightGBMParams	为 LightGBM 提供常量。
LightGBMSerializationConstants	提供内部类，用于定义用于 MimicExplainer 序列化的字段。
LoggingNamespace	提供与日志记录命名空间相关的常量。
MimicSerializationConstants	提供内部类，用于定义用于 MimicExplainer 序列化的字段。
RunPropertiesAndTags	提供用于跟踪 Run 对象上设置的标记和属性的常量。
SKLearn	提供 scikit-learn 相关常量。
Scoring	为评分时间解释器提供常量。
Spacy	提供 spaCy 相关常量。
Tensorflow	提供 TensorFlow 和 TensorBoard 相关常量。

枚举

ExplainableModelType	为可解释的模型类型提供常量。
ModelTask	提供模型任务常量。 可以是“classification”、“regression”或“unknown”。 默认情况下，如果“未知”，则会推断模型域，但如果指定“分类”或“回归”，则可以重写此域。
ShapValuesOutput	为解释器输出的 SHAP 值提供常量。 可以是“default”、“probability”或“teacher_probability”。 如果指定了“teacher_probability”，我们将使用教师模型中的概率。